Эксперты научились шпионить за пользователями с помощью батарейки смартфона

Эксперты научились шпионить за пользователями с помощью батарейки смартфона

Исследователи из Стэнфордского университета нашли нетрадиционный способ отслеживания перемещений пользователей смартфонов — для этого им не потребовались ни сигнал GPS, ни хранимые на смартфонах данные о точках доступа Wi-Fi, к которым подключается устройство. Вычислить маршрут они смогли исключительно по картине энергопотребления устройства.

Энергопотребление смартфона зависит от того, сколько потребляет радиомодуль, отвечающий за подключение к базовым станциям сетей сотовой связи и передачу информации. «Узнав энергопотребление смартфона в течение некоторого времени (хотя бы нескольких минут), можно сравнить его с типовым энергопотреблением, заранее изученным на всех известных маршрутах передвижения в определенном городе», — пояснили исследователи в своей работе.

То есть узнать местоположение пользователя в любой точки земного шара и его путь из этой точки новый метод не позволит. Но он позволит узнать, каким маршрутом пользователь поехал на машине (и в каком направлении — от точки А к Б или от Б к А), зная его приблизительное изначальное местоположение, передает cnews.ru.

Для сбора данных исследователи разработали Android-приложение под названием PowerSpy. В серии экспериментов авторы метода смогли установить точность определения маршрута. Использовав 43 различных наборов данных для четырех маршрутов длиной около 19 км, они смогли достичь точности определения маршрута на уровне 93%. Добавление еще трех маршрутов и восьми наборов данных позволило получить точность 90,2%.

По словам исследователей, запуск различных приложений на смартфоне во время работы приложения PowerSpy и совершение вызовов не смогли исказить картину энергопотребления настолько сильно, чтобы метод оказался нерабочим. Дело в том, что эти факторы не имеют связи с изменением геопозиции устройства. Поэтому исследователи легко смогли их исключить, воспользовавшись алгоритмами машинного обучения.

Авторы метода подчеркивают, что на Android-устройствах любое приложение может получить доступ к параметрам энергопотребления — для этого ему не нужно получать от пользователя каких-либо разрешений, как в случае с доступом, например, к книге контактов или службам геолокации. Метод также позволяет отслеживать текущие координаты пользователя на заранее известном маршруте в режиме реального времени. 

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru