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.

ИИ-браузеры не избавятся от угрозы инъекции в промпт, признали в OpenAI

OpenAI признала: инъекции в промпт — одна из самых сложных и живучих угроз для ИИ, и полностью избавиться от неё в ближайшее время не получится. Об этом компания написала в блоге, посвящённом усилению защиты своего ИИ-браузера ChatGPT Atlas.

Инъекции в промпт (prompt injection) — это атаки, при которых ИИ «подсовывают» скрытые инструкции, например в письмах или на веб-страницах, заставляя агента выполнять вредоносные действия.

По сути, это цифровой аналог социальной инженерии — только направленный не на человека, а на ИИ.

«От таких атак, как и от мошенничества в интернете, вряд ли когда-нибудь будет стопроцентная защита», — прямо заявили в OpenAI.

В компании признают, что запуск ИИ в Atlas расширил поверхность атаки. И это не теоретическая угроза: сразу после выхода браузера на рынок исследователи показали, что несколько строк текста в Google Docs могут изменить поведение ИИ-агента.

В тот же день разработчики браузера Brave опубликовали разбор, где объяснили, что косвенные промпт-инъекции — системная проблема для всех ИИ-браузеров, включая Perplexity Comet.

С этим согласны и регуляторы. В начале месяца Национальный центр кибербезопасности Великобритании предупредил, что подобный вектор атаки на генеративные ИИ нельзя устранить, и призвал сосредоточиться не на «полной защите», а на снижении рисков и ущерба.

Решение OpenAI выглядит почти символично — компания создала автоматического атакующего на базе LLM. По сути, это ИИ, обученный с помощью играть роль хакера и искать способы внедрить вредоносные инструкции в агента.

Этот «бот-взломщик» тестирует атаки в симуляции; видит, как целевой ИИ рассуждает и какие действия предпринимает; дорабатывает атаку и повторяет попытки десятки и сотни раз.

 

Такой доступ ко внутренней логике агента недоступен внешним исследователям, поэтому OpenAI рассчитывает находить уязвимости быстрее реальных злоумышленников.

«Наш автоматический атакующий способен уводить агента в сложные вредоносные сценарии, растянутые на десятки и даже сотни шагов», — отмечают в OpenAI.

По словам компании, ИИ уже обнаружил новые векторы атак, которые не выявили ни внутренние Red Team, ни внешние исследователи.

В одном из примеров OpenAI показала, как вредоносное письмо с скрытой инструкцией попадает во входящие. Когда агент позже просматривает почту, он вместо безобидного автоответа отправляет письмо об увольнении. После обновления защиты Atlas смог распознать такую атаку и предупредить пользователя.

OpenAI честно признаёт: идеального решения не существует. Ставка делается на масштабное тестирование, быстрые патчи и многоуровневую защиту — примерно о том же говорят Anthropic и Google, которые фокусируются на архитектурных и политических ограничениях для агентных систем.

При этом OpenAI рекомендует пользователям снижать риски самостоятельно:

  • не давать агенту «широкие полномочия» без чётких инструкций;
  • ограничивать доступ к почте и платёжным данным;
  • подтверждать действия вроде отправки сообщений и переводов вручную.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru