Эксперт предрек массовые убийства людей секс-роботами

Эксперт предрек массовые убийства людей секс-роботами

Эксперт предрек массовые убийства людей секс-роботами

Хакеры могут устроить массовый взлом секс-кукол и заставить их убить своих владельцев, считает эксперт в области кибербезопасности Ник Паттерсон (Nick Patterson). Об этом сообщает The New York Post.

Специалист объяснил, что современные роботы, призванные развлечь своих хозяев, становятся все более популярными и умными. Несмотря на то, что многие считают главной опасностью, исходящей от человекоподобных роботов, обретение высокого уровня развития искусственного интеллекта, реальной проблемой могут стать взломщики, передает lenta.ru.

Паттерсон уверен, что нападение хакеров на подобного рода гаджеты намного серьезнее, нежели взломы компьютеров и мобильных телефонов. Получив доступ к секс-кукле, злоумышленник сможет передавать любые команды, вплоть до нанесения реального вреда человеку или даже приказы убить хозяина.

Эксперт подчеркнул, что речь идет только о тех роботах с подключением к интернету, которых становится все больше.

В августе хакер помог семье канадцев, которые не смогли открыть машину. Минивэн оказался заблокирован, а производитель машины и автодилер не смогли воспроизвести потерянный ключ, поэтому профессиональному взломщику пришлось самостоятельно изготовить его.

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru