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.

Киберпреступники распробовали ИИ: число атак выросло почти вдвое

Злоумышленники резко нарастили интерес к искусственному интеллекту. По данным BI.ZONE, в 2025 году количество целевых атак с применением ИИ выросло на 93%, а с начала 2026 года — ещё в три раза. Специалисты BI.ZONE Threat Intelligence и BI.ZONE Digital Risk Protection изучили более 7400 сообщений на теневых форумах и выяснили: тема ИИ у киберпреступников больше не выглядит экзотикой.

Если раньше такие обсуждения встречались единично, то теперь отдельные ветки есть минимум на семи площадках.

Главный хит подпольных обсуждений — обход ограничений публичных ИИ-моделей. На эту тему приходится 77% публикаций. Злоумышленники делятся готовыми промптами и инструкциями, пытаясь заставить популярные модели генерировать вредоносный код или помогать в подготовке атак.

Всплеск интереса пришёлся на конец 2025-го и начало 2026 года, когда вышли новые версии крупных моделей. Но реальность пока холодно щёлкает энтузиастов по носу: код, полученный через такие «обманутые» модели, часто содержит ошибки и просто не работает. Впрочем, опытный атакующий может использовать отдельные фрагменты как заготовку.

На втором месте — нецензурируемые ИИ-модели, созданные специально под задачи злоумышленников. Им посвящены 22% сообщений. Часть таких решений бесплатна, часть продаётся по подписке — от 6 до 990 долларов в месяц.

Но и тут магии не случилось. Тесты BI.ZONE показали, что ни одна из популярных моделей без ограничений пока не выдаёт готовый рабочий инструмент для атаки. Максимум — помогает ускорить рутину тем, кто и так понимает, что делает.

Около 1% сообщений касается попыток автоматизировать полный цикл кибератаки: от разведки до социальной инженерии. ИИ действительно может ускорять поиск целей, писать фишинговые тексты, генерировать дипфейки и помогать с кодом. Но полностью заменить человека он пока не способен.

Ирония в том, что на подпольном рынке уже начали хвастаться обратным: мол, наше вредоносное приложение написано без вайбкодинга и без ИИ. Видимо, даже киберпреступники поняли, что сгенерировано нейросетью — не всегда знак качества.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru