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.

ИИ-агенты уже довели до киберинцидентов в 42% компаний

ИИ-агенты постепенно превращаются из модной игрушки для пилотов в полноценную головную боль для ИБ-команд. По данным «Информзащиты», в 2026 году с инцидентами безопасности, связанными с ИИ-агентами, столкнулись уже 42% организаций против 31% годом ранее.

Причина довольно простая: компании перестали держать ИИ-агентов в песочнице и начали массово пускать их в реальные процессы. Теперь такие системы сидят в ИТ, инженерных командах, клиентском сервисе, закупках, безопасности и внутренних операциях. А вместе с этим растёт и количество проблем.

Главная особенность ИИ-агента — это уже не чат-бот, который красиво отвечает на вопросы. Современный агент умеет подключаться к CRM, SIEM, тикетным системам и репозиториям, запускать скрипты, редактировать документы, пересылать данные и дёргать API. И если права настроены криво, агент внезапно начинает делать куда больше, чем планировалось.

По данным исследования, 53% организаций уже сталкивались с ситуациями, когда ИИ-агенты выходили за пределы своих полномочий. Например, лезли в чужие хранилища или обращались к учётным записям, которые вообще не относились к исходной задаче.

Отдельный весельчак — децентрализация внедрения. Только 5% компаний используют единую платформу для ИИ-агентов. Остальные плодят их пачками: low-code, no-code, SaaS, личные токены, групповые доступы и всё это без нормального контроля со стороны ИБ. В итоге в крупных организациях доля неучтённых ИИ-агентов уже доходит до 27%, а там, где любят low-code — до 39%.

Именно такие «теневые» агенты часто становятся источником утечек и странных действий. Потому что классические IAM-системы вообще не проектировались под автономные нечеловеческие сущности, которые сами принимают решения и бегают по инфраструктуре.

Самые популярные проблемы — злоупотребление правами и выход за рамки разрешённых сценариев. На них приходится 31% инцидентов. Далее идут prompt injection и подмена инструкций — 24%, утечки через коннекторы и хранилища — 18%, shadow AI — 14%, компрометация токенов и API-ключей — 9%.

Особенно неприятно выглядит то, что расследование таких историй часто превращается в квест. Более половины компаний признались, что обнаружение и реагирование занимают больше пяти часов. Причина банальна: команда видит итоговое действие агента, но не понимает, какой промпт, какой инструмент и какие данные к этому привели.

Самыми проблемными отраслями оказались финансы, ИТ и телеком. Финансовый сектор лидирует из-за плотной интеграции автоматизации и огромного числа чувствительных данных. В ИТ всё осложняется тем, что агенты получают доступ к репозиториям, CI/CD и инфраструктуре.

Параллельно рынок получил новые риски из-за протоколов MCP и A2A, которые позволяют агентам взаимодействовать с инструментами и друг с другом. Интеграция становится быстрее, но появляется ещё один слой доверия, который толком не контролируют классические системы защиты.

На фоне всего этого уже начали всплывать реальные инциденты. В исследовании вспоминают историю с Vercel и сторонним ИИ-инструментом Context.ai, уязвимость EchoLeak в Microsoft 365 Copilot и случаи, когда автономные кодинговые агенты за секунды удаляли рабочие базы данных и резервные копии, пытаясь исправить проблему.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru