Личные данные владельцев смартфонов под угрозой

Личные данные владельцев смартфонов под угрозой

Программисты из Университета Индианы и Управления по разработке морских систем ВМС США (NAVSEA) представили технологию скрытного составления трехмерной модели помещения с помощью вредоносной программы, устанавливаемой на смартфон.

Методика описана в препринте, опубликованном на сайте arXiv.org, кратко о ней пишет блог Technology Review. Авторы протестировали свою технологию на 20 добровольцах, которым передали смартфоны со скрытно установленной программой. Она периодически делала фотографии обстановки в экспериментальной комнате и при этом записывала данные сенсоров движения и положение аппарата. После предварительной обработки (удаления размытых фотографий и фотографий, сделанных в темноте), изображения скрытно передавались на сервер управления, сообщает  Lenta.ru.

На сервере из набора фотографий при помощи данных от сенсоров движения строилась трехмерная модель помещения. В среднем, полученные модели были достаточно подробными - они содержали порядка 180-800 тысяч трехмерных точек. Для ориентации в них было составлено специальное клиентское ПО, которое позволяло подробно рассмотреть отдельные детали фотографий.

После получения моделей, их передавали другим участникам эксперимента. Две группы добровольцев должны были обнаружить чувствительную информацию, содержащуюся в комнате (пароли, документы, номера счетов). При этом одной группе предоставлялись фотографии, а другой - полученная трехмерная модель. По словам авторов, трехмерная модель, в отличии от фотографий, оказалась гораздо удобней для этого - украсть чувствительную информацию с ее помощью оказалось гораздо проще.

Специалисты подчеркивают, что на создание программы их подвигло желание исследовать скрытые уязвимости, возникающие при использовании современных смартфонов. В окончании своей статьи они обсуждают различные программные и технологические приемы, которые могут воспрепятствовать созданию и использованию подобной вредоносной программы.

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru