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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Kaspersky Fraud Prevention научился точнее выявлять мошеннические схемы

«Лаборатория Касперского» выпустила обновление своего решения Kaspersky Fraud Prevention, которое помогает компаниям выявлять и предотвращать онлайн-мошенничество. Повод для усиления защиты более чем актуален — с начала 2025 года в России фиксируется резкий рост числа фрод-аккаунтов в ретейле, а летом наблюдалась волна автоматизированных атак, связанных с нелегитимным бронированием и скупкой билетов.

Обновлённый Kaspersky Fraud Prevention теперь лучше справляется с подобными схемами как на сайтах, так и в мобильных приложениях.

Разработчики добавили новые источники данных, усилили алгоритмы детектирования и внедрили более 20 новых признаков мошеннической активности.

Теперь система анализирует не только телеметрию устройств, но и анонимизированные технические данные клиентов, что позволяет адаптировать защиту под конкретную отрасль — будь то онлайн-торговля, банковские сервисы или системы бронирования.

В модулях Advanced Authentication и Automated Fraud Analytics появилась возможность объединять правила, что помогает выявлять более сложные схемы. Например, система может заметить, что одно и то же устройство используется для подозрительных входов в разных аккаунтах.

Новые признаки мошеннической активности включают даже такие детали, как траектория движения мыши — это помогает распознавать автоматизированные действия и ботов ещё до того, как они наносят ущерб.

Для аналитиков добавлен новый механизм отчётности и расширена информация об аутентификации: теперь можно получать не только оценку риска сессии, но и технические сведения о ней — например, параметры устройства и особенности подключения. Это делает анализ инцидентов более гибким и точным.

«Мы видим, как бизнес всё активнее уходит в онлайн, и вместе с этим растёт количество мошеннических схем, — отмечает Екатерина Данилова, менеджер по развитию бизнеса Kaspersky Fraud Prevention. — В новой версии мы сосредоточились на точности детектирования и удобстве аналитиков. Теперь система лучше видит технические признаки фрода, например циклические бронирования или перепродажу бонусов, и помогает реагировать быстрее».

Обновлённый Kaspersky Fraud Prevention уже доступен клиентам и, по словам компании, должен значительно повысить эффективность противодействия сложным цифровым схемам обмана.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru