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.

Security Vision теперь получает данные об угрозах от НКЦКИ, ФСТЭК и ФинЦЕРТ

Security Vision начала получать данные об актуальных киберугрозах напрямую от ключевых российских регуляторов — НКЦКИ, ФСТЭК России и ФинЦЕРТ Банка России. Речь идёт об обмене технической информацией, которая используется для раннего выявления и анализа киберинцидентов.

В аналитический центр компании поступают индикаторы компрометации: хэши подозрительных файлов, их имена и расположение, IP-адреса, DNS-имена, URL потенциально опасных ресурсов и другие данные, указывающие на активные или готовящиеся атаки. Эти сведения могут касаться как отдельных отраслей, так и российских организаций в целом.

Полученная информация оперативно обрабатывается и включается в ежедневные обновления для продуктов Security Vision NG SOAR, Security Vision SIEM и Security Vision TIP. Обновления содержат правила корреляции и механизмы детектирования активности, связанной с выявленными угрозами. В совокупности набор регулярно обновляемых фидов платформы сейчас насчитывает более 50 тысяч индикаторов компрометации.

Для работы с таким объёмом данных в продуктах Security Vision активно применяются технологии искусственного интеллекта. Они используются для поиска аномалий, выявления скрытых атак, приоритизации и оценки инцидентов, а также для подбора сценариев реагирования. Кроме того, ИИ задействован в автоматической обработке бюллетеней безопасности, оценке критичности уязвимостей, прогнозировании развития атак и формировании отчётов. В системе также есть ИИ-помощник, который помогает разбирать конкретные инциденты и отвечает на общие вопросы по ИБ.

В компании отмечают, что получение данных от НКЦКИ, ФСТЭК и ФинЦЕРТ позволяет пользователям быстрее узнавать о наиболее критичных угрозах и реагировать на них на ранних этапах, снижая вероятность развития атак.

Интеграция с регуляторами также усиливает роль Security Vision в национальной системе кибербезопасности. Платформа включена в реестр ГосСОПКА как средство ликвидации последствий компьютерных инцидентов, что позволяет использовать её в центрах ГосСОПКА и на объектах критической информационной инфраструктуры.

Как отметил генеральный директор Security Vision Руслан Рахметов, оперативное получение и интеллектуальный разбор данных от регуляторов помогают организациям быстрее выявлять актуальные векторы атак и своевременно снижать риски.

Отдельно в компании подчёркивают гибкость своих решений: продукты построены на платформенном подходе с Low-Code / No-Code-конструкторами и поддерживают работу с фидами от разных поставщиков без жёсткой привязки к конкретным вендорам. Это позволяет комбинировать источники данных и настраивать интеграции под конкретные задачи и инфраструктуру.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru