Учёные научились извлекать данные с физически изолированных компьютеров

Учёные научились извлекать данные с физически изолированных компьютеров

Учёные научились извлекать данные с физически изолированных компьютеров

Израильские учёные описали и продемонстрировали новый способ кражи данных с физически изолированных компьютеров. Метод специалистов задействует настройки яркости LCD-дисплеев.

По словам представивших новую технику экспертов, в настройки яркости можно внести небольшие изменения, которые не распознает человеческий глаз. А вот специальный алгоритм сможет вычленить эти нюансы из видеопотока.

Статья учёных описывает новый метод кражи данных, однако изначально они предупреждают, что пользователям нечего опасаться — вряд ли киберпреступники будут пользоваться столь изощрёнными способами.

Разработанный вид атаки получил имя BRIGHTNESS, он создавался специально для физически изолированных компьютеров, которые не подключены к Сети. Подобные устройства, как правило, можно встретить в государственных учреждениях, где хранятся секретные документы.

Особо одарённые хакеры могут, конечно, заразить такие компьютеры через подключённый USB-накопитель, однако похитить данные с физически изолированного компьютера куда сложнее.

И здесь включились израильские учёные, которые якобы нашли способ извлечь данные с заражённых изолированных устройств.

Сам алгоритм выглядит приблизительно так:

  1. Хакеры заражают изолированную систему.
  2. Вредонос собирает все данные, которые необходимо похитить.
  3. Вредонос изменяет настройки яркости дисплея.
  4. Настройки регулируются таким образом, чтобы соответствовать бинарному шаблону 0/1, благодаря которому предаётся файл — один бит за раз.
  5. Далее идёт запись экрана заражённого компьютера.
  6. Видео анализируется, а файл собирается воедино за счёт анализа разных показателей яркости экрана.

На опубликованном специалистами видео показан сам процесс:

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru