Ключ разблокировки Android-смартфона можно узнать через динамик

Ключ разблокировки Android-смартфона можно узнать через динамик

Ключ разблокировки Android-смартфона можно узнать через динамик

Специалисты университетов Швеции и Великобритании обнаружили новую технику использования микрофона и динамика для кражи графического пароля смартфона на базе операционной системы Android. Основной особенностью этого метода, который получил название SonarSnoop, является использование звуковых волн для отслеживания положения пальца на экране устройства.

Такая атака осуществляется с помощью вредоносного приложения, которые заранее должно быть установлено на смартфон. Это приложение будет воспроизводить звуки на частоте, которая недоступна для человеческого уха — между 18 кГц и 20 кГц.

Принцип действия будет как у гидролокационной станции — вредоносное приложение использует микрофон для анализа отражаемого от окружающих объектов звука. В этом случае в качестве такого объекта выступает палец или пальцы пользователя.

Таким образом, алгоритм, полагающийся на машинное обучение, со временем может вычислить паттерны разблокировки.

Исследователи протестировали свою технику на смартфоне Samsung Galaxy S4, с установленной операционной системой Android 5.0.1. Атака увенчалась успехом в 70 % случаев.

Более подробную информацию о методе можно почерпнуть из опубликованного исследования «SonarSnoop: Active Acoustic Side-Channel Attacks».

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru