Эксперты выделили 20 самых опасных PIN-кодов для защиты смартфона

Эксперты выделили 20 самых опасных PIN-кодов для защиты смартфона

Эксперты выделили 20 самых опасных PIN-кодов для защиты смартфона

Несмотря на обилие и востребованность различных способов разблокировки устройств с помощью биометрии, защита вашего смартфона по-прежнему завязана на PIN-коде. Эксперты провели исследование и выявили 20 наиболее опасных PIN-кодов.

Специалисты из Рурского университета и Университета Джорджа Вашингтона опросили пользователей iPhone и Android-смартфонов на тему защиты смартфонов PIN-кодами.

Людей спрашивали, какой длины коды они используют, а затем специалисты пытались угадать последовательность цифр. При этом в качестве стратегии взлома устройства был выбран именно подбор из списка самых популярных PIN-кодов.

Результаты местами удивили даже исследователей. Например, шестизначные PIN-коды оказались куда менее защищены, чем четырёхзначные. В теории, конечно, должно быть наоборот, однако на практике люди использовали небезопасные комбинации цифр в случае с длинными кодами — например, 123456.

Как известно, четырёхзначные коды можно использовать в 10 тыс. различных комбинациях, если цифр шесть — мы говорим уже о миллионе вариаций.

«Тем не менее пользователи предпочитают довольно простые PIN-коды вроде "123456" или "654321". Люди, похоже, даже не понимают, за счёт чего шестизначный код должен быть безопаснее», — объясняют специалисты университетов.

Исследователи также предлагают ознакомиться со списком самых популярных (читаем — опасных) PIN-кодов:

4-значные PIN-коды:

1234

0000

2580

1111

5555

5683

0852

2222

1212

1998

6-значные PIN-коды:

123456

654321

111111

000000

123123

666666

121212

112233

789456

159753

Кто снимает? Новое Android-приложение обнаруживает умные очки рядом

Смарт-очки с камерами всё чаще появляются в общественных местах, поэтому у многих возникает закономерный вопрос: а можно ли понять, что кто-то рядом ведёт съёмку? Разработчик Ив Жанрено предложил свой ответ — Android-приложение Nearby Glasses. Приложение сканирует Bluetooth Low Energy (BLE) и пытается определить поблизости устройства, связанные с известными производителями умных очков.

В основе не названия устройств (их легко менять), а так называемый manufacturer ID — идентификатор компании в BLE-пакетах. Он стандартизирован и закреплён за конкретным производителем, поэтому служит более стабильным признаком.

Сейчас Nearby Glasses отслеживает четыре ID:

  • 0x01AB — Meta Platforms (корпорация Meta признана экстремистской и запрещена в России);
  • 0x058E — Meta Platforms Technologies;
  • 0x0D53 — Luxottica (производитель Meta Ray-Ban);
  • 0x03C2 — Snapchat (Snap Spectacles).

При желании пользователь может вручную добавить другие значения.

 

Когда приложение обнаруживает устройство с заданным ID и уровнем сигнала выше установленного порога (по умолчанию −75 dBm, что соответствует примерно 10–15 метрам на открытом пространстве), оно отправляет уведомление. Чтобы не заваливать пользователя предупреждениями, встроен «период тишины» — по умолчанию 10 секунд.

Разработка вдохновлена реальными случаями. В СМИ уже описывались эпизоды, когда очки Meta Ray-Ban использовались для скрытой съёмки. А один студент Гарварда демонстрировал работу очков в связке с системой распознавания лиц и открытыми данными в режиме реального времени.

При этом автор честно предупреждает: ложные срабатывания возможны. Manufacturer ID используется для всей линейки продуктов компании, поэтому приложение может реагировать и на другие устройства того же бренда, например VR-гарнитуры Meta. В таких случаях помогает контекст: если вокруг нет VR-шлемов, но есть человек в очках, вероятность совпадения выше.

Приложение работает как фоновая слжба Android, не собирает пользовательские данные, не отправляет телеметрию и не показывает рекламу. Логи (если включены) сохраняются только локально и содержат лишь обнаруженные ID.

Разработчики планируют расширить список производителей, улучшить интерфейс на отдельных устройствах (например, Pixel), локализацию и, возможно, выпустить версию для iOS. В перспективе автор также рассматривает более глубокий анализ BLE-трафика для снижения числа ложных тревог, но это потребует дополнительной технической проработки.

Nearby Glasses доступно в Google Play и на GitHub, где опубликован исходный код на Kotlin.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru