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.

287 расширений для Chrome с 37 млн шпионили за пользователями

Исследователи безопасности обнаружили 287 расширений для Google Chrome, которые, по их данным, тайно отправляли данные о посещённых пользователями сайтах на сторонние серверы. Суммарно такие расширения были установлены около 37,4 млн раз, что равно примерно 1% мировой аудитории Chrome.

Команда специалистов подошла к проверке не по описаниям в магазине и не по списку разрешений, а по фактическому сетевому поведению.

Для этого исследователи запустили Chrome в контейнере Docker, пропустили весь трафик через MITM-прокси и начали открывать специально подготовленные URL-адреса разной длины. Идея была простой: если расширение «безобидное» — например, меняет тему или управляет вкладками — объём исходящего трафика не должен расти вместе с длиной посещаемого URL.

А вот если расширение передаёт третьей стороне полный адрес страницы или его фрагменты, объём трафика начинает увеличиваться пропорционально размеру URL. Это измеряли с помощью собственной метрики. При определённом коэффициенте расширение считалось однозначно «сливающим» данные, при более низком — отправлялось на дополнительную проверку.

 

Работа оказалась масштабной: на автоматическое сканирование ушло около 930 процессорных дней, в среднем по 10 минут на одно расширение. Подробный отчёт и результаты опубликованы в открытом репозитории на GitHub, хотя авторы намеренно не раскрыли все технические детали, чтобы не облегчать жизнь разработчикам сомнительных аддонов.

Среди получателей данных исследователи называют как крупные аналитические и брокерские экосистемы, так и менее известных игроков. В отчёте фигурируют, в частности, Similarweb, Big Star Labs (которую авторы связывают с Similarweb), Curly Doggo, Offidocs, а также ряд других компаний, включая китайские структуры и небольших брокеров.

Проблема не ограничивается абстрактной «телеметрией». В URL могут содержаться персональные данные, ссылки для сброса паролей, названия внутренних документов, административные пути и другие важные детали, которые могут быть использованы в целевых атаках.

 

Пользователям советуют пересмотреть список установленных расширений и удалить те, которыми они не пользуются или которые им незнакомы. Также стоит обращать внимание на разрешение «Читать и изменять данные на всех посещаемых сайтах» — именно оно открывает путь к перехвату URL.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru