Новый троянец крадет данные через сенсор движения и акселерометр смартфона

Новый троянец крадет данные через сенсор движения и акселерометр смартфона

Команда исследователей из Государственного университета Пенсильвании в США при поддержке программистов из IBM разработала новое экспериментальное программное обеспечение для операционной системы Android, которое может похищать пароли и другую приватную информацию при помощи датчиков движения, встроенных в смартфоны. Новинка способна понимать, какие именно виртуальные клавиши на сенсорном экране смартфона пользователь нажимает, и понимает, когда он "отпирает" экран, а когда вводит номера кредитных карт для проведения банковских операций.

Формально, новый образец программного обеспечения относится к классу троянцев. Разработчики назвали новинку TapLogger. В ее базе лежит возможность перехватывать данные акселерометра и сенсоров ориентации телефона, что позволяет "снимать" информацию, вводимую пользователем, без какого-либо запроса на соответствующую операцию со стороны системы, передает cybersecurity.

Сейчас в операционной системе Android данные акселерометра и сенсоров ориентации никак не включены в модули защиты, что означает возможность их использования любым приложением, независимо от уровня его привилегий в системе. TapLogger работает подобно нескольким мобильным играм, которые следят за нажатиями пользователя на экране, однако делает это он в фоновом режиме и имеет несколько дополнительных модулей, повышающих эффективность распознавания со стороны программы.

Программа работает по логическому принципу: когда пользователь нажимает на виртуальную клавишу в правой части экрана, то телефон несколько наклоняется вправо. Затем эти "раскачивания" телефона анализируются и сопоставляются с базой знаний, чтобы выявить наибольшее совпадение, а из наборов отклонений составляется целостная картинка набора текста.

Сразу после установки в системе, TapLogger работает в обучающемся режиме и собирает данные о нажатиях пользователя и реакции телефона на них при помощи незамысловатой игры, помогающей программе "откалиброваться". После того, как приложение поймет принципы работы сенсоров и нажатий, оно готово перехватывать данные тайно, не уведомляя пользователя об этом.

Отметим, что в августе 2011 года исследователи из калифорнийского университета презентовали программу Touch Logger, работающую по похожему принципу. В отличие от своего предшественника, TapLogger использует более продвинутые алгоритмы и может обучаться, что важно в практических условиях работы.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru