Эксперты создали мастер-отпечатки для разблокировки смартфонов

Эксперты создали мастер-отпечатки для разблокировки смартфонов

Эксперты создали мастер-отпечатки для разблокировки смартфонов

Искусственный интеллект теперь способен сгенерировать поддельные отпечатки пальцев, которые будут работать как мастер-ключ, способный разблокировать смартфоны, использующие сканеры отпечатков пальцев. По словам экспертов, открывших эту технологию, подобную атаку на отдельных пользователей можно осуществить «с большой вероятностью успеха».

За последнее время различные эксперты уже не раз подтверждали, что технологию распознавания отпечатков пальцев, которая реализована в подавляющем большинстве современных телефонов, можно обмануть.

В опубликованном arXiv исследовании, которое провели специалисты Нью-Йоркского и Мичиганский университетов, говорится, что им удалось заставить алгоритм машинного обучения генерировать фейковые отпечатки пальцев, которые могут заменить «большое количество» реальных отпечатков, хранящийся в базах данных.

Такая технология получила имя DeepMasterPrints, она по своему принципу напоминает действие мастер-ключа для разных зданий. Чтобы создать «мастер-отпечаток», исследователи скормили искусственной нейронной сети реальные отпечатки пальцев 6 000 отдельных лиц.

Стоит отметить, что не им первым в голову пришла мысль создания такого «мастер-отпечатка», однако именно они впервые использовали для этого машинное обучение. Этот «генератор» затем проанализировал полученные отпечатки, чтобы начать создавать свой собственный.

Затем полученные результаты давали другой нейросети, которая определяла, поддельные ли они. Если ответ был утвердительным, генератор вносил исправления и пробовал снова. Эти шаги повторялись тысячи раз до того момента, пока полученным отпечаткам не удавалось обмануть «детектор».

Конечный результат, созданный алгоритмом, можно использовать для разблокировки большинства современных смартфонов.

32 млрд опасных переходов: школы накрыло волной вредоносной рекламы

С конца февраля по середину мая 2026 года в российских школах и колледжах заблокировали 32,1 млрд попыток обращения к вредоносным ресурсам. Такие данные привели аналитики ГК «Солар», изучившие работу системы фильтрации интернет-трафика в Единой сети передачи данных (ЕСПД).

Больше всего подозрительной активности зафиксировали в Центральном и Приволжском федеральных округах. На каждый из них пришлось примерно по 8,9 млрд заблокированных обращений — в сумме это более половины всех попыток по стране.

Самый любопытный момент связан со временем всплеска активности. Пик пришёлся на период подготовки к пробным ЕГЭ, ОГЭ и ВПР. По словам специалистов, школьники активно искали ответы к экзаменам, шпаргалки и готовые решения, а мошенники этим воспользовались.

Вместо полезных материалов дети нередко попадали на заражённые сайты или скачивали файлы с вредоносным кодом. Такие ссылки злоумышленники распространяют через рекламу, социальные сети и другие популярные площадки.

Главным источником угроз оказалась так называемая вредоносная реклама. На неё приходится от 60% до 85% всех блокировок. Достаточно кликнуть по баннеру или объявлению, чтобы оказаться на фишинговом сайте или запустить загрузку опасного файла.

На втором месте — социальные сети. Мошенники взламывают аккаунты, рассылают ссылки от имени друзей и публикуют вредоносные материалы через рекламу и сообщества.

Не обошлось и без нейросетей. За два месяца система зафиксировала более 51 тысячи попыток обращения к сервисам вроде DeepSeek, ChatGPT и Perplexity. Особенно активно ИИ-инструментами интересовались учащиеся Приволжского, Сибирского и Центрального округов.

При этом сами нейросети не считаются вредоносными ресурсами. Их выделяют в отдельную категорию, а доступ регулируется внутренними правилами фильтрации.

По мнению специалистов, одной технической защиты уже недостаточно. Пока школьники продолжают доверять ссылкам с обещаниями ответов на экзамены, розыгрышей и лёгких решений, мошенники будут находить новые способы заманить их на опасные сайты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru