Умные часы можно использовать в качестве кейлоггера

Умные часы можно использовать в качестве кейлоггера

Умные часы можно использовать в качестве кейлоггера

Французский студент Тони Белтрамелли (Tony Beltramelli) опубликовал в сети магистерскую диссертацию, озаглавленную «Глубокий шпионаж: слежка с использованием умных часов и глубинного обучения».

В соответствии с названием, Белтрамелли представил новый вектор атак, который использует датчики движения умных часов для перехвата PIN-кодов и прочей секретной информации.

Исследование Белтрамелли базируется на работе адъюнкт-профессора университета Иллинойса Ромита Роя Чондхри (Romit Roy Choudhury), который уже изучал вредоносный потенциал носимых устройств на примере часов Samsung Gear Live. Профессор пришел к выводу, что носимый гаджет может быть использован для перехвата нажатий клавиш, то есть может выступать в роли аппаратного кейлоггера, пишет xakep.ru.

В своем исследовании Белтрамелли ограничился перехватом данных с 12-клавишной клавиатуры, такие обычно используются в банкоматах, или отображаются на экране смартфона, во время ввода PIN-кода.

Студент использовал алгоритм глубинного обучения RNN-LSTM (Recurrent Neural Network — Long Short-Term Memory), чтобы научить искусственную нейронную сеть интерпретировать сигналы, получаемые от датчиков движения умных часов, а затем сопоставлять их с кнопками PIN-клавиатуры.

Чтобы доказать свою теорию на практике, Белтрамелли создал приложение для Sony SmartWatch 3, которое записывало данные акселерометра и гироскопа. Из-за аппаратных ограничений часов, студент не смог наладить прямую передачу собранных данных на сервер, пришлось прибегнуть к хитрости и настроить передачу на ближайшее Android-устройство (им выступил смартфон LG Nexus 4, передача осуществлялась посредством Bluetooth). Затем собранная информация уже отправлялась на сервер для последующего анализа.

Используя алгоритм, написанный с помощью Java, Python и Lua, Белтрамелли отсеял из записанных движений лишние шумы и смог выстроить паттерны для разных событий. К примеру, он научился определять, когда пользователь потянулся к экрану смартфона, чтобы набрать PIN-код, или когда он вводит PIN-код на клавиатуре банкомата.

Белтрамелли пишет, что данная архитектура способна достичь точности 73% при работе в роли тачлоггера и 59% точности при работе в роли кейлоггера. Обученная система, привыкшая оценивать датасеты разных клавиатур, также может угадывать нажатия клавиш с точностью 19%. Это позволит потенциальному злоумышленнику перехватывать нажатия на самых разных устройствах и клавиатурах, даже если исходно система обучалась на примерах совсем других девайсов.

Студент опубликовал исходные коды своего приложения и серверной части кода на GitHub. 

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru