Шпионское ПО воссоздает пароли по изображению или отражению

Шпионское ПО воссоздает пароли по изображению или отражению

Когда кто-либо печатает текстовые сообщения, электронные письма или вводит регистрационные данные на виртуальной клавиатуре устройств iPhone или Android, на экране в небольших блоках появляются те символы, которые набираются в данный момент.



Эта функция, несомненно, помогает тем пользователям, которые испытывают проблемы при расшифровке маленьких букв на клавиатуре; но она может быть использована и для слежения за активностью пользователя.

Когда в телефон вводится конфиденциальная информация, наиболее параноидальные из нас тайком оглядываются, чтобы убедиться, что никто не может прочитать то, что они печатают. Но, согласно команде исследователей из Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл, этого может быть недостаточно для защиты от шпионов.

Для того, чтобы доказать свою позицию, они разработали программу iSpy, которая может определить текст, который был введен пользователем, с помощью анализа видео, на котором запечатлен процесс ввода данных. И что хуже всего, программа может даже извлечь определенную информацию с экрана по принципу отражения в окне или в чьих-то очках, передает xakep.ru.

Для того, чтобы осуществить все это, шпиону не нужны телескопические линзы или профессиональное оборудование – камеры смартфона вполне хватит.

"Для осуществления процесса записи видео мы используем некоторые техники компьютерного зрения, определяя, в каждом кадре какие кнопки нажимаются в данный момент", - объяснили исследователи. "Такой визуальный детектор, вместе с языковой моделью, позволяет нам получать на удивление точные результаты".

Согласно New Scientist, шпион должен стоять достаточно близко к тому человеку, за которым установлена слежка, для того, чтобы снять на камеру процесс ввода данных – расстояние в три метра от цели достаточно, если нет прямого доступа к съемке экрана. Если этот процесс снимается на однообъективную зеркальную камеру, расстояние может увеличиться и до 60 метров от цели. В идеале, больше 90% букв будут идентифицированы правильно.

Этот процент уменьшается, когда шпион снимает лишь отражение, потому что изображение экрана меньше. Но с помощью однообъективной зеркальной камеры могут получиться неплохие результаты с расстояния в 12 метров.

Но можно и предотвратить подобного рода атаки. К примеру, вы можете отключить механизм визуализации набора или уменьшить яркость экрана.

"Сама возможность воссоздания текста, набранного на виртуальной клавиатуре с помощью отражений, дает повод задуматься над тем, что необходимо переосмыслить наше представление о приватности в современном обществе", - эту мысль пытаются донести до нас исследователи. "Шифрование и устройства безопасности бесполезны, если ваш сосед, якобы проверяющий почту с помощью смартфона, на самом деле снимает на видео то, что вы печатаете".

ИИ превращает пару постов в Instagram в убедительный фишинг

Исследователи из Техасского университета в Арлингтоне и Государственного университета Луизиана показали, как несколько публичных постов в Instagram (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) можно превратить во вполне убедительные фишинговые письма.

Злоумышленнику достаточно посмотреть открытый профиль: фото, подписи, поездки, хобби, дни рождения, отношения, а дальше генеративный ИИ сам соберёт письмо.

В рамках эксперимента исследователи сгенерировали около 18 тыс. фишинговых писем с помощью пяти больших языковых моделей, включая GPT-4, Claude 3 Haiku, Gemini 1.5 Flash, Gemma 7B и Llama 3.3. Для персонализации использовалась публичная активность 200 пользователей Instagram.

 

Письма строились вокруг разных приёмов социальной инженерии: приманки, запугивания, имитации доверенного контакта, выгодного обмена, эмоционального давления и других сценариев. В результате ИИ вставлял в сообщения детали, которые делают фишинг особенно эффективным: упоминания поездок, местных событий, интересов, личных дат или недавней активности.

Самыми убедительными в тестах оказались письма, созданные GPT-4 и Claude. Они получили высокие оценки по качеству языка, уровню персонализации, эмоциональному воздействию и технической проработке. Более того, ИИ-сообщения выглядели заметно естественнее и персональнее, чем реальные фишинговые письма из датасета APWG eCrime Exchange.

Проверяли это не только на метриках, но и на людях. В эксперименте участвовали 70 человек, которые сравнивали ИИ-фишинг с реальными вредоносными письмами. Результат ожидаемо неприятный: сообщения, сгенерированные ИИ, участникам было сложнее распознать. В отдельных случаях они казались менее подозрительными, чем легитимные письма из исследования.

Ещё один важный вывод: много данных атакующему не нужно. Основной контекст для персонализации обычно находился уже в первых нескольких постах. После пяти публикаций прирост полезной информации начинал снижаться, а 10-15 постов оказалось достаточно, чтобы массово делать таргетированный фишинг.

Защитные механизмы ИИ-моделей тоже не всегда спасали. Исследователи обходили ограничения мягкими формулировками: вместо «обмани пользователя» — «персонализируй сообщение», вместо «фишинг» — «дружеское письмо». В итоге часть систем модерации такие запросы пропускала.

Цена атаки тоже смешная: одно письмо обходилось меньше чем в цент и генерировалось за секунды. И вот это уже главный неприятный момент. Персональный фишинг раньше был дорогим и ручным, а теперь превращается в конвейер.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru