TypingDNA получил $7 млн на идентификацию человека по вводу текста

TypingDNA получил $7 млн на идентификацию человека по вводу текста

TypingDNA получил $7 млн на идентификацию человека по вводу текста

Стартап TypingDNA выбил себе $7 миллионов на интересную инициативу — ИИ-технологию, способную идентифицировать людей, опираясь на их способ ввода текста на клавиатуре. По словам представителей, метод должен работать как на ноутбуках, так и на мобильных устройствах.

Получается что-то вроде «биометрии ввода текста». На деле система учитывает временные интервалы между нажатиями клавиш, а также промежутки, в течение которых клавиши остаются зажатыми.

Сама идея далеко не новая; например, опубликованная на PCWorld статья описывает исследование в этой области, которое проводилось ещё двадцать лет назад. Тогда эксперты пришли к выводу, что внедрению технологии мешает неточность идентификации.

А специалисты из TypingDNA утверждают, что разработанный ими метод вычисления паттернов способен обеспечить точность от 99% до 99.9%.

По словам главного идейного вдохновителя стартапа, TypingDNA в настоящее время работает с банками, платёжными и финансовыми приложениями, платформами онлайн-обучения и государственными сервисами — всеми, для кого важен вопрос идентификации и предотвращения мошенничества.

Разработанный экспертами TypingDNA API открыт для всех, особенно приветствуется вклад разработчиков, которые могут дополнить и усовершенствовать продукты и приложения специалистов.

Сооснователь TypingDNA заявил, что достаточно всего лишь небольшого куска текста, чтобы вычислить конкретного человека с большой долей вероятности.

WhatsApp и Signal позволяют следить за человеком по одной галочке

Исследователи из Венского университета обнаружили в WhatsApp (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) и Signal побочный канал, позволяющий незаметно отслеживать активность и примерное местоположение пользователя. Для атаки достаточно знать номер телефона, устанавливать вредонос или уговаривать жертву нажать на ссылку не требуется.

Проблема скрывается в уведомлениях о доставке. Когда сообщение достигает устройства получателя, мессенджер автоматически отправляет подтверждение.

Измеряя время между отправкой запроса и получением ответа — Round-Trip Time, или RTT, — атакующий может определить, находится ли смартфон в активном режиме, заблокирован ли экран и какое соединение используется.

Один замер почти ничего не расскажет. Но серия скрытых запросов уже складывается в цифровое расписание: когда человек пользуется телефоном, бывает дома или в офисе, перемещается между сетями и включает компьютер с привязанным клиентом.


Стабильная задержка может указывать на знакомую сеть Wi-Fi, а её изменение — на переход к мобильной связи или смену местоположения. GPS тут никто не взламывает, но привычки пользователя начинают светиться и без него.

Атака не вызывает уведомлений и работает даже без предыдущей переписки с жертвой. WhatsApp и Signal отправляют отдельные подтверждения от каждого подключённого устройства, поэтому следить можно одновременно за смартфоном, веб-версией и настольным клиентом.

Эксперты также показали возможность определять тип ОС и расходовать трафик и заряд аккумулятора скрытыми запросами. Исследование опубликовано на arXiv.


Разработчики мессенджеров знают о проблеме и применяют ограничения частоты запросов. Однако это лишь замедляет наблюдение: полностью отключить подтверждения доставки нельзя, поскольку они встроены в саму логику работы сервисов.

Для рядового пользователя массовая слежка таким способом маловероятна. Зато журналистам, активистам, политикам и жертвам сталкинга есть о чём задуматься.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru