Эксперты могут отслеживать нажатия клавиш, используя сигнал Wi-Fi

Эксперты могут отслеживать нажатия клавиш, используя сигнал Wi-Fi

Эксперты могут отслеживать нажатия клавиш, используя сигнал Wi-Fi

Исследователи недавно опубликовали документ, в котором утверждается, что Wi-Fi-сигналы могут быть использованы для распознавания нажатия клавиш. Более того, уже создана система, которая реализует это.

По данным исследователей из университета в штате Мичиган, система распознавания нажатия клавиш называется WiKey, она работает на основе сигнала Wi-Fi.

В своих исследованиях эксперты использовали следующие устройства: отправитель сигнала (WiFi -роутер TP-Link TL-WR1043ND) и принимающее сигнал устройство (ноутбук Lenovo X200). Роутер непрерывно отправляет сигналы, а ноутбук получает, в то время как WiKey мониторит процесс.

По словам исследователей, их система выдает более 97.5% обнаружения и 96.4% распознавания конкретных клавиш. Кроме того, исследователи утверждают, что в реальных экспериментах система WiKey способна распознать отдельные клавиши с точностью до 93,5%.

В документе, опубликованном исследователями говорится о том, что нажатие каждой клавиши приводит к уникальному искажению в WiFi-сигнале. Это искажение и может быть использовано для распознавания нажатия отдельных клавиш.

Исследователи утверждают, что современные WiFi-устройства поддерживают высокую скорость передачи данных, это означает, что они способны предоставить достаточно значений CSI для распознавания каждой клавиши.

Исследователи также объясняют, что существуют три основные технические задачи: определить время начала и время окончания каждого нажатия клавиши; извлечь отличительные признаки для создания классификации для каждой из 37 клавиш; сравнить особенности нажатия двух клавиш.

После того, как они поняли, как решить эти проблемы, исследователи смогли создать WiKey и проверить его точность. Система была проверена на данных, взятых у10 пользователей. Точность распознавания составила 83,46%.

Когда дело доходит до реальных испытаний, WiKey достигает средней точности распознавания нажатий клавиш в 93.47% в типизированных предложениях.

Система, однако, имеет некоторые ограничения, в том числе изменения в окружающей среде, так как он может хорошо работать только при относительно стабильных и контролируемых условиях, говорят исследователи. Движение людей вокруг, изменения ориентации и расстояния до передатчиков, меняющаяся скорость набора на клавиатуре и ее размер также влияют на точность.

84% российских мобильных приложений оказались уязвимыми из-за ИИ

Согласно ежегодному исследованию AppSec Solutions за 2025 год, уязвимости критического и высокого уровня обнаружены в 84% мобильных приложений российских разработчиков. Всего специалисты выявили 48,8 тыс. уязвимостей — на 63% больше, чем в 2024 году. Одной из основных причин ухудшения ситуации авторы исследования назвали расширение практики использования искусственного интеллекта (ИИ) для генерации кода.

Данные исследования AppSec Solutions оказались в распоряжении «Коммерсанта». В выборку вошли около 1200 Android-приложений, которые тестировались методом «чёрного ящика», без доступа к исходному коду.

Как показало исследование, уязвимости критического и высокого уровня есть у 84% протестированных приложений. Всего таких проблем выявлено около 19 тыс. Общее количество обнаруженных уязвимостей составило 48,8 тыс., что на 63% выше показателя 2024 года. Среди критичных проблем лидирует небезопасное хранение токенов, ключей и пользовательских данных.

Наибольшее количество уязвимостей исследователи обнаружили в категориях «Игры», «Стриминговые платформы», «Финансы», «Приложения для бизнеса» и «СМИ». По данным Роскачества, много проблем также выявлялось в приложениях служб доставки и онлайн-аптек.

В AppSec Solutions отдельно обратили внимание на категорию «Финансы»: за год количество уязвимостей в ней выросло в 10 раз. Это связывают с тем, что банковские приложения всё активнее интегрируют сторонние сервисы, из-за чего увеличивается число зашитых в код бэкдоров и точек небезопасного хранения чувствительных данных. При этом на результаты повлияла и возросшая глубина анализа: специалисты стали фиксировать ошибки, которые раньше могли оставаться незамеченными.

Основным источником проблем авторы исследования назвали широкое использование ИИ для генерации кода. Как прокомментировал изданию руководитель группы защиты инфраструктурных ИТ-решений компании «Газинформсервис» Сергей Полунин, это связано с тем, что нейросетевые инструменты обучаются в том числе на унаследованной базе кода, содержащей ошибки.

В пресс-службе ГК «Солар» отметили, что популярные генеративные модели пропускают до половины ошибок. Ситуацию усугубляет и острая нехватка специалистов в области безопасности приложений.

Руководитель продукта AppSec.Sting компании AppSec Solutions Никита Пинаев не видит поводов для оптимизма:

«Всё больше сторонних SDK и облачных интеграций, всё больше ИИ-сгенерированного кода, тиражирующего небезопасные паттерны хранения чувствительных данных».

По его словам, переломить тенденцию можно только за счёт системных мер: «Безопасное управление секретами и ротация ключей, контроль сторонних компонентов, защита среды исполнения. Выиграют компании, которые встроят эти практики в процесс разработки и будут отличаться от рынка не количеством находок, а скоростью их устранения».

Уязвимости в мобильных приложениях широко используют злоумышленники — прежде всего в атаках, направленных на кражу учётных записей различных сервисов, платных подписок и платёжных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru