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".

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru