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.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru