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.

Нейросети и ДНК: ИИ-лидеры просят закрыть лазейку для биооружия

В ИИ-индустрии произошло почти невероятное событие. Главы OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и Microsoft AI выступили единым фронтом и попросили Конгресс США срочно ужесточить правила продажи синтетической ДНК и РНК.

3 июня Сэм Альтман, Дарио Амодеи, Демис Хассабис и Мустафа Сулейман подписали открытое письмо, в котором призвали обязать компании, занимающиеся синтезом генетического материала, проверять не только сами заказы, но и их заказчиков.

Причина проста: ИИ становится слишком хорошим помощником. Авторы письма опасаются, что современные языковые модели постепенно снижают порог входа в область биотехнологий.

Если раньше потенциальному злоумышленнику требовались серьёзные знания в биологии, то теперь часть информации может подсказать нейросеть: где искать нужные гены, как формулировать запросы и каким образом обходить существующие механизмы проверки.

Впрочем, паники в письме нет. Подписанты отдельно подчёркивают, что современные ИИ-модели пока не способны самостоятельно разработать полноценный патоген с нуля. Для этого всё ещё нужны профессиональные знания и практические навыки.

Но проблема, по их мнению, в другом: защитные барьеры постепенно размываются, а значит, лучше закрывать уязвимости заранее, чем ждать первого громкого инцидента.

Особенно тревожит экспертов рынок синтетической ДНК. Сегодня заказать нужную генетическую последовательность можно сравнительно быстро и недорого. А если ИИ поможет подобрать или замаскировать опасный заказ, существующие системы контроля могут не справиться.

В качестве примера авторы приводят исследование Microsoft, опубликованное в прошлом году. Тогда ИИ-системы для проектирования белков смогли сгенерировать потенциально опасные последовательности, которые прошли мимо фильтров поставщиков. Формально это были новые белки, но по структуре они напоминали уже известные опасные образцы.

Из этого подписанты делают вывод: проверять нужно не только клиентов биотехнологических компаний, но и сами ИИ-системы. Иными словами, фильтры безопасности придётся строить сразу на нескольких уровнях.

Любопытно, что главным событием здесь многие считают даже не содержание письма, а список подписантов. Когда Альтман и Амодеи оказываются под одним документом, значит, вопрос действительно считают серьёзным.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru