Создан кейлоггер, перехватывающий нажатия клавиш через Wi-Fi

Создан кейлоггер, перехватывающий нажатия клавиш через Wi-Fi

Создан кейлоггер, перехватывающий нажатия клавиш через Wi-Fi

Сводная группа исследователей из университета штата Мичиган и Нанкинского университета в Китае представила доклад, в котором описан новый способ перехвата данных на расстоянии. Исследователи утверждают, что в помещении с минимальными искажениями сигнала можно перехватывать информации о нажатии клавиш посредством сигнала обычного Wi-Fi-роутера.

Ранее ученые уже предлагали использовать сигналы Wi-Fi для обнаружения людей, находящихся в соседних помещениях, а также для отслеживания их передвижений. Некоторые исследователи зашли еще дальше и продемонстрировали, что Wi-Fi может помочь различать конкретные жесты.

Свой эксперимент исследователи из университетов Мичигана и Нанкина назвали WiKey. В ходе опытов они использовались только стандартные устройства, купленные в магазинах, и никакого кастомного железа. В частности, в экспериментах участвовали роутер TP-Link TL-WR1043ND ноутбук Lenovo X200.

Чтобы перехватить информацию о нажатиях клавиш, исследователи задействовали возможности MIMO (Multiple-Input and Multiple-Output). Данный метод позволяет каждой из антенн устройства передавать несколько сигналов Wi-Fi на одном канале. Эти сигналы исполняют роль сканера: проходя по помещению, они создают своего рода карту окружающей обстановки. Именно поэтому WiKey можно применять только в помещениях, где нет большого скопления людей и движущихся объектов, пишет xakep.ru.

Когда человек печатает что-либо на клавиатуре ноутбука, WiKey замечает незначительные искажения Wi-Fi сигнала, спровоцированные движениями его рук, пальцев и самих клавиш.

«При нажатии на определенную клавишу кисть и пальцы пользователя движутся в уникальном порядке и направлении, что создает уникальный паттерн во временном ряде Channel State Information (CSI), который мы называем формой колебаний CSI», — объясняют исследователи.

Группа утверждает, что если научить специальный алгоритм распознавать, какая именно клавиша была нажата пользователем, можно последовательно восстановить весь текст, который тот набирал на клавиатуре.

 

wifi signals

 

Исследователи приводят статистку проведенных ими опытов. В помещении, где нет лишних движущихся объектов, а пользователь печатает достаточно медленно, система сумела распознать нажатия с точность 97,5%. Однако лабораторные условия не всегда совпадают с реальностью. Так, в реальном мире, если в помещении присутствуют искажения сигнала, а пользователь печатает быстро, точность системы составляет 77,43% (если системе выделили 30 образцов для тренировки) и 93,47% (если системе выделили 80 образцов).

Если использовать WiKey в полевых условиях, потенциальному злоумышленнику сначала придется потратить время и натренировать систему. Хотя точность у WiKey не стопроцентная, во многих случаях атакующие будут рады узнать хотя бы 3/4 пароля жертвы, ведь это значительно облегчит им последующий взлом. Впрочем, атаку можно испортить, просто посадив рядом двух-трех людей: если все они будут печатать одновременно, WiKey не справится со своей задачей.

Kaspersky KUMA научилась писать Regex и подключать внешние нейросети

«Лаборатория Касперского» выпустила Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform 4.6. SIEM-система получила новую базу знаний, поддержку внешних больших языковых моделей и автоматическую генерацию регулярных выражений. А ещё тёмную тему — до неё корпоративные пользователи тоже дожили.

Одно из главных изменений — переработанная доставка вендорского контента: нормализаторов, правил корреляции и других материалов.

Вместо прежнего механизма, который оставили для совместимости, основным инструментом стала база знаний. В ней проще искать и подбирать контент под конкретные сценарии.

При появлении новых атак пользователи смогут получать экстренные пакеты с правилами обнаружения и другими ресурсами. Иными словами, после публикации исследования не придётся вручную собирать защиту по кусочкам — готовый набор обещают доставлять быстрее.

KUMA 4.6 также разрешили подключать внешние LLM, совместимые с OpenAI API. Среди примеров разработчики называют GPT-4, Llama 3 и GLM-5.2. Модель можно развернуть в облаке или внутри инфраструктуры заказчика. Во втором случае анализ событий и помощь в расследованиях доступны без отправки данных во внешние сервисы.

ИИ-ассистент Kaspersky Investigation & Response Assistant теперь умеет генерировать регулярные выражения для разбора событий по примерам логов. Администратору достаточно показать системе образцы, а нужный Regex она попробует собрать сама.

Набор интеграций тоже расширили. Платформа получила поддержку SFTP и SMB для получения данных из файловых хранилищ, а через ODBC-драйверы её можно подключать к различным СУБД.

Наконец, разработчики обновили интерфейс и добавили долгожданную тёмную тему. Получился релиз сразу для двух лагерей: аналитикам — новые правила и LLM, глазам — чуть меньше ослепительного белого во время ночного разбора инцидентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru