Ученые показали, как с помощью iPhone 4 украсть пароль, вводимый в компьютер

Ученые показали, как с помощью iPhone 4 украсть пароль, вводимый в компьютер

Ученые из Массачусетского технологического института (MIT) и компьютерной школы Технологического института Джорджии (GIT) нашли способ похищать пароли, которые пользователь вводит в компьютер через обычную клавиатуру, с помощью лежащего рядом iPhone 4.

Сначала ученые-взломщики пытались считывать информацию с помощью iPhone 3GS, но результаты их не удовлетворили. Зато в iPhone 4 появился датчик положения в пространстве, который позволил отсечь помехи, и результаты сразу улучшились. Теперь, считают эксперты, приспособить для считывания паролей можно не только iPhone, но и большинство других современных смартфонов, сообщает РИА "Новости" со ссылкой на Ars Technica.

Подробное описание своей технологии команда представила на конференции ACM Conference on Computer and Communications Security 2011, проходящей с 17 по 21 октября в Чикаго.

Исследователи написали программный алгоритм, способный различать характер вибраций, возникающих при нажатии клавиши на клавиатуре компьютера. Вибрации считываются датчиком ускорения iPhone 4, при этом смартфон должен лежать неподалеку от клавиатуры. Разработанная система анализирует эти данные и показывает, каким может быть набранный текст.

Алгоритм не может определять конкретные клавиши, но умеет распознавать область клавиатуры, в которой они находятся. Система разбивает данные о нажатиях по парам и различает случаи, когда первая буква из пары находится в левой части клавиатуры, а вторая - в правой, и наоборот, а также, если обе нажимаемые клавиши находятся в одной части клавиатуры.

Кроме того, система способна определить степень удаленности нажимаемых клавиш от смартфона.

Собранная образом информация соотносится со словарем - анализ парных сочетаний клавиш позволяет быстрее и точнее определять, какое слово набирается. По утверждениям авторов разработки, при использовании словаря в 58 тысяч слов, им удалось добиться точности определения 80%.

Теоретически приложение на основе этого алгоритма позволило бы хакерам похищать персональную информацию пользователя, не устанавливая никакого вредоносного ПО на его ПК.

Тем не менее, авторы разработки признают, что в нынешнем виде она вряд ли пригодится хакерам, поскольку уровень точности определения зависит от соблюдения ряда условий, не всегда выполнимых в обычной жизни. Например, точность перехвата заметно снизится, если пользователь в качестве логина или пароля использует не обычные слова, а сочетания букв и цифр, которых нет в словаре.

Кроме того, для успешного функционирования необходимо, чтобы смартфон лежал на расстоянии не более восьми сантиметров от клавиатуры - условие, которое в обычной ситуации не всегда выполняется.

Ранее эта же команда ученых разработала похожую технологию, которая использовала показания с микрофона смартфона. Однако вредоносное приложение, которые получает данные с акселерометра, легче замаскировать под обычную программу, поскольку доступ к этой функции не требует дополнительных разрешений от пользователя, - в отличие от приложений, которые используют микрофон.

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