Ученые решили проблему запоминания паролей

Ученые решили проблему запоминания паролей

Новая технология, которая, по словам создателей, может решить проблему запоминания паролей, во вторник была представлена в журнале PeerJ. Основана она на способности человека узнавать знакомые лица. Многочисленные исследования по психологии обнаруживали принципиальное отличие в восприятии знакомых и незнакомых лиц. Человек может без труда узнать знакомый образ среди многих тысяч чужих лиц.

Он опознает его даже на плохом или нечетком изображении. Незнакомое же лицо на изображении, наоборот, не запоминает: различные фото одного и того же неизвестного лица зачастую воспринимаются как принадлежащие разным людям. Технология FaceLock, предложенная учеными, использует данный эффект для создания нового типа аутентификации, сообщает Lenta.ru.

Способность человека узнавать знакомые лица среди различных фотографий планируется применять, чтобы создать индивидуальный «замок». Таким образом, доступ будет обеспечен тому, кто может узнать определенные лица среди изображений, и отклонен для того, кто не сможет.

Чтобы зарегистрироваться в системе, пользователь определяет набор лиц, хорошо знакомых ему, но неизвестных для других людей. Например, любимый джазовый музыкант, игрок в покер или урбанист. Комбинируя изображения, ученые могут создать набор лиц, которые знает только этот человек. Узнавание этих лиц и есть ключ к Facelock.

«Замок» состоит из определенного количества набора лиц, построенных так, что каждый из наборов содержит лишь одно лицо, знакомое пользователю, тогда как другие изображения неизвестны. Аутентификация тогда – это просто выбор знакомого лица в каждом наборе.

Такой подход имеет ряд преимуществ. Человеку не надо что-либо запоминать. К тому же знакомые лица почти невозможно забыть. Таким образом, подобная система является весьма надежной.

В представленном исследовании приводится эксперимент, когда люди могли вспомнить свой «пароль» из лиц даже после года его неприменения. В то время как обычные пароли, когда ими постоянно не пользуешься, забываются через несколько дней. К тому же такой Facelock очень трудно взломать. Атака на «пароль» из лиц может быть отражена просто использованием других фотографий тех же персон. Для юзера, который знает определенного человека, не доставляет труда определить его на другой фотографии, в то время как для взломщика узнать незнакомого на другой фотографии крайне трудно.

Для macOS появился первый зловред, написанный с помощью ИИ

Специалисты Mosyle обнаружили необычную и довольно тревожную вредоносную кампанию под macOS. И дело тут не только в том, что речь снова идёт о криптомайнере. По данным исследователей, это первый зафиксированный в «дикой природе» macOS-зловред, в коде которого явно прослеживаются следы генеративного ИИ.

На момент обнаружения вредонос не детектировался ни одним крупным антивирусным движком, что само по себе уже неприятно.

И это особенно интересно на фоне предупреждений Moonlock Lab годичной давности — тогда исследователи писали, что на подпольных форумах активно обсуждают использование LLM для написания macOS-зловредов. Теперь это перестало быть теорией.

Кампанию назвали SimpleStealth. Распространяется она через фейковый сайт, маскирующийся под популярное ИИ-приложение Grok. Злоумышленники зарегистрировали домен-двойник и предлагают скачать «официальный» установщик для macOS.

После запуска пользователь действительно видит полноценное приложение, которое выглядит и ведёт себя как настоящий Grok. Это классический приём: фейковая оболочка отвлекает внимание, пока вредонос спокойно работает в фоне и остаётся незамеченным как можно дольше.

При первом запуске SimpleStealth аккуратно обходит защитные функции системы. Приложение просит ввести пароль администратора — якобы для завершения настройки. На самом деле это позволяет снять карантинные ограничения macOS и подготовить запуск основной нагрузки.

С точки зрения пользователя всё выглядит нормально: интерфейс показывает привычный ИИ-контент, ничего подозрительного не происходит.

А внутри — криптомайнер Monero (XMR), который позиционируется как «конфиденциальный и неотслеживаемый». Он работает максимально осторожно:

  • запускается только если macOS-устройство бездействует больше минуты;
  • мгновенно останавливается при движении мыши или вводе с клавиатуры;
  • маскируется под системные процессы вроде kernel_task и launchd.

В итоге пользователь может долго не замечать ни повышенной нагрузки, ни утечки ресурсов.

Самая интересная деталь — код зловреда. По данным Mosyle, он буквально кричит о своём ИИ-происхождении: чрезмерно подробные комментарии, повторяющаяся логика, смесь английского и португальского — всё это типичные признаки генерации с помощью LLM.

Именно этот момент делает историю особенно тревожной. ИИ резко снижает порог входа для киберпреступников. Если раньше создание подобного зловреда требовало серьёзной квалификации, теперь достаточно интернета и правильно сформулированных запросов.

Рекомендация здесь стара как мир, но по-прежнему актуальна: не устанавливайте приложения с сомнительных сайтов. Загружайте софт только из App Store или с официальных страниц разработчиков, которым вы действительно доверяете.

Индикаторы компрометации приводим ниже:

Семейство вредоносов: SimpleStealth

Имя распространяемого файла: Grok.dmg

Целевая система: macOS

Связанный домен: xaillc[.]com

Адрес кошелька:

4AcczC58XW7BvJoDq8NCG1esaMJMWjA1S2eAcg1moJvmPWhU1PQ6ZYWbPk3iMsZSqigqVNQ3cWR8MQ43xwfV2gwFA6GofS3

Хеши SHA-256:

  • 553ee94cf9a0acbe806580baaeaf9dea3be18365aa03775d1e263484a03f7b3e (Grok.dmg)
  • e379ee007fc77296c9ad75769fd01ca77b1a5026b82400dbe7bfc8469b42d9c5 (Grok wrapper)
  • 2adac881218faa21638b9d5ccc05e41c0c8f2635149c90a0e7c5650a4242260b (grok_main.py)
  • 688ad7cc98cf6e4896b3e8f21794e33ee3e2077c4185bb86fcd48b63ec39771e (idle_monitor.py)
  • 7813a8865cf09d34408d2d8c58452dbf4f550476c6051d3e85d516e507510aa0 (working_stealth_miner.py)

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru