ИИ научили вычислять пароли по глазам аватарки владельца Apple Vision Pro

ИИ научили вычислять пароли по глазам аватарки владельца Apple Vision Pro

ИИ научили вычислять пароли по глазам аватарки владельца Apple Vision Pro

Университетские исследователи показали, как удаленно получать пароли и другой ввод с виртуальной клавиатуры Vision Pro. Метод GAZEploit основан на анализе движения глаз аватарки в ходе видеосвязи на гаджете Apple и использует с этой целью ИИ.

Очки смешанной реальности Vision Pro предоставляют возможность управления взглядом (айтрекинга) и при видеозвонках создают 3D-аватар, отображаемый собеседнику. Команда из Университета Флориды и Техасского технологического университета обнаружила, что этот персонаж точно воспроизводит направление глаз юзера, фиксируемое клавиатурой, и в результате может слить вводимые данные.

Атака GAZEploit проводится в два этапа. Вначале определяются расположение и размеры виртуальной клавиатуры (путем геометрических расчетов), а также сам факт ввода текста — по концентрации взгляда, снижению частоты морганий и характерному чередованию саккад (последовательное перемещение глаз по деталям объекта) и фиксаций (пауз).

Для вычисления стабильности айтрекинга был создан алгоритм, а также установлен порог, позволяющий различать саккады и фиксации. Все необходимые данные исследователи собрали с помощью 30 добровольцев, скормили их рекуррентной нейронной сети и в итоге получили точность определения набора на клавиатуре 98%.

На втором этапе GAZEploit проводится анализ. Снятая с аватарки информация сопоставляется с раскладкой виртуальной клавиатуры, и по результатам делаются выводы.

 

По словам исследователей, им удалось добиться точности определения «нажатых» клавиш 85,9% (precision, доля правильно классифицированных объектов среди всех объектов, которые к этому классу отнес классификатор, в том числе неверно) и полноты 96,8% (отношение верно классифицированных объектов класса к общему числу элементов этого класса, с учетом ложноотрицательных срабатываний).

Таким же образом можно перехватить не только пароль, но и ПИН-код, сообщение, адрес имейл. «Угадайка» в лабораторных условиях (до пяти попыток) показала следующие результаты:

 

О найденной уязвимости минувшей весной было доложено разработчику гаджета, и в конце июля Apple выпустила патч для CVE-2024-40865 в составе сборки VisionOS 1.3.

Предыдущее обновление этой ОС (июньское 1.2) содержало заплатку для другой дыры, объявившейся в Vision Pro, — CVE-2024-27812. Недочет позволял обойти защиту виртуального пространства пользователя и вбросить в него анимированные и озвученные «страшилки» — змей, пауков, летучих мышей.

57% компаний не знают свою инфраструктуру, поэтому дольше расследуют атаки

Российские ИБ-команды по-прежнему вынуждены больше тушить пожары, чем предотвращать их. К такому выводу пришли аналитики компании «Гарда», изучив практики реагирования на киберинциденты в российских организациях. Главная проблема оказалась вполне ожидаемой — расследование инцидентов.

Для 33% компаний именно анализ логов и поиск индикаторов компрометации остаются самым трудоемким этапом реагирования. А в организациях с численностью свыше 5000 сотрудников этот показатель достигает 42%.

При этом далеко не все компании вообще знают, что происходит в собственной инфраструктуре. Исследование показало, что 57% организаций не проводят полную инвентаризацию и классификацию ИТ-активов. Из-за этого расследования затягиваются, а поиск источника атаки превращается в настоящий квест.

Еще одна хроническая болезнь отрасли — нехватка кадров. Более половины участников исследования признались, что специалистов по информационной безопасности попросту не хватает. Особенно остро проблема ощущается в компаниях с численностью от 250 до 1000 сотрудников, где на кадровый дефицит указали 70% респондентов.

С автоматизацией тоже все непросто. Хотя 52% компаний уже используют SIEM-системы, специализированные инструменты активного реагирования — XDR, SOAR, EDR и NDR — внедрены значительно реже. В результате многие процессы по-прежнему выполняются вручную.

Чаще всего автоматизируют самые очевидные действия: блокировку IP-адресов и доменов (49%), отключение учетных записей (46%) и изоляцию зараженных устройств (35%).

Еще один любопытный вывод исследования — главными источниками головной боли остаются вовсе не сложные APT-группировки, а старые добрые фишинг и компрометация учетных записей. Человеческий фактор по-прежнему остается любимой точкой входа злоумышленников.

По словам руководителя продуктового направления «Гарды» Станислава Грибанова, по мере роста инфраструктуры расследовать атаки становится все сложнее. Поэтому рынок постепенно смещается в сторону поведенческого анализа, машинного обучения и автоматической приоритизации событий — технологий, которые позволяют быстрее находить действительно опасные инциденты и освобождать аналитиков от рутинной работы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru