Опубликован метод акустической слежки без специальных средств

Опубликован метод акустической слежки без специальных средств

Опубликован метод акустической слежки без специальных средств

Аргентинский хакер Альфредо Ортега представил новый способ дистанционного слежения за происходящим у удаленного компьютера. Для этого он измерял изменения в скорости работы жесткого диска на ноутбуке-жертве. Поскольку при сильном звуке рядом винчестер начинает работать медленнее, новый метод позволяет «вычислить» такие звуки из любой точки мира.

На этой основе можно создать систему удаленного отслеживания нормальной работы компьютеров в дата-центрах, полагает разработчик. По тому же принципу можно удаленно физически повреждать жесткие диски на выбранном компьютере. Соответствующие материалы выложены Ортегой на Github.

Жесткий диск записывает и считывает данные с помощью пластины и считывающей головки. И то, и другое под действием низкочастотных или громких звуков колеблется, отчего скорость работы устройства снижается, – например, при сильном крике или если в помещении с компьютером играет очень громкая музыка. По методу Ортеги, хакер должен лишь включить на удаленном компьютере системный вызов read () (вариант для ядра Linux). Вызов обращается к жесткому диску, и в реальном времени измеряет время выполнение им операций записи. Анализ статистики полученных данных осуществляется утилитой Kscope, которая отслеживает пики и провалы в графике записи, пишет kp.ru.

Как показала серия экспериментов, проведенных Ортегой, по этим пикам можно удаленно засечь разные звуки, раздающиеся рядом с компьютером-жертвой. Например, шаги — причем так можно различить шаги одного и того же человека, но обутого в обувь с мягкой подошвой или в обувь с твердой подошвой. Хорошо различим звук разбитого стекла или крик. Поэтому новый метод можно использовать как своего ода сигнализацию — несанкционированое проникновение в запертое помещение, где стоит работающий компьютер, трудно осуществить беззвучно.

Кроме того, Ортега отмечает, что его метод годится и для решения обратной задачи — удаленного воздействия на жесткий диск с целью его отключения и преднамеренной порчи. Для этого хакер должен лишь захватить управление колонками ноутбука или компьютера и заставить их воспроизводить звук на частоте, близкой к резонансной для работающего жесткого диска. В результате колебания его пластины и головки заметно усилятся. Диск автоматически отключится. При этом он сможет получить заметные физические повреждения. Атака такого рода довольно проста технически и при массовом осуществлении может нанести ущерб сразу большому количеству компьютеров пользователей по всему миру.

В настоящее время метод недостаточно чувствителен для эффективного анализа человеческой речи в помещении, где стоит атакуемый удаленным хакером компьютер. Тем не менее, ведутся работы по его улучшению— ряд исследователей надеется сделать реальным и такое удаленное прослушивание разговоров. Подобная слежка будет заметно дешевле и проще современных методов, подразумевающих трудоемкое размещение записывающих устройств в нужном помещении. К тому же она не требует визита туда, что позволит вести прослушивание более скрытно. Впрочем, ряд специалистов скептически относятся к такой возможности: они считают, что чувствительность жестких дисков к высоким частотам, типичным для человеческой речи, слишком мала.

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

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
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