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.

Хакеры надели маски ChatGPT и DeepSeek для атак на российские сайты

Злоумышленники маскируют вредоносные запросы к веб-приложениям российских компаний под трафик популярных ИИ-ассистентов. По данным Solar WAF, в ход пошли имена DeepSeek, ChatGPT, Perplexity, Claude и Grok. Для маскировки атакующие подменяют HTTP-заголовок User-Agent, по которому сервер определяет обращающееся к нему приложение.

В запросах указывались значения DeepSeekBot, ChatGPT-User, Perplexity-User, Claude-User и GrokBot. Однако за громкими названиями скрывались сканирование уязвимостей и попытки атак.

Первые подобные обращения специалисты зафиксировали 12 августа 2026 года под видом DeepSeekBot. С 27 августа к маскараду присоединились остальные ассистенты. В июне и июле трафика с такими идентификаторами в анализируемой выборке Solar WAF не наблюдалось.

Главный расчёт злоумышленников строится на доверии. Владельцы сайтов всё чаще воспринимают ИИ-агентов как источник клиентов, лидов и полезного трафика, поэтому могут применять к ним менее строгие правила. Проблема в том, что User-Agent не является удостоверением личности: написать там ChatGPT-User способен кто угодно.

Согласно данным «Солара», в 53% выявленных случаев злоумышленники пытались проводить DNS Rebinding, способный заставить систему обращаться к внутренним ресурсам. Ещё 12% запросов были связаны с попытками утечки данных, 4% — с Path Traversal для доступа к файлам за пределами разрешённых каталогов. Остальные 31% включали другие техники, в том числе старые добрые SQL-инъекции.

Эксперты прогнозируют дальнейшее усложнение атак с применением ИИ, включая уникальные сценарии, которые могут не распознаваться сигнатурами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru