С помощью 3D-принтера и клея эксперты обошли 80% сканеров отпечатка

С помощью 3D-принтера и клея эксперты обошли 80% сканеров отпечатка

С помощью 3D-принтера и клея эксперты обошли 80% сканеров отпечатка

Специалисты компании Cisco провели исследование безопасности метода аутентификации с помощью отпечатка пальца. Согласно отчёту, в 80% случаев эксперты смогли обойти сканер, однако устройства на Winodws 10 остались неприступны.

Напомним, что аутентификация через отпечаток пальца на сегодняшний день является самым популярным методом. Этим методом удачно пользуются владельцы самых разных девайсов — от смартфонов с ноутбуками до замков и USB-устройств.

Команда Cisco Talos первым делом сосредоточилась на добыче отпечатков потенциальной цели с поверхности, к которой она некогда прикасалась. После этого в ход пошёл 3D-принтер, который помог экспертам получить слепок отпечатка.

Наполнив слепок дешёвым клеем, исследователи получили вполне приемлемый фейковый отпечаток, идентичный настоящему. Cisco Talos сознательно старалась свести стоимость атаки к минимуму, использовать лишь бюджетные составляющие. Так специалисты получили реальную картинку того, что бы смог сделать злоумышленник с ограниченными средствами.

Следующим шагом эксперты протестировали полученный поддельный отпечаток с устройствами, оснащёнными разной реализацией сканера: оптической, ёмкостной и ультразвуковой. В результате каких-либо значимых отличий по части безопасности обнаружено не было, однако ультразвуковые сканеры поддавались чаще.

Исследователи смогли обойти систему аутентификации ноутбука от Apple MacBook Pro в 95% попыток. Однако специалисты не смогли ни разу обмануть устройства на Windows 10, использующие Windows Hello.

Предлагаем ознакомиться с видео, которое команда Cisco Talos опубликовала для демонстрации методов обхода биометрической аутентификации:

Новая вектор атаки заставляет ИИ не замечать опасные команды на сайтах

Специалисты LayerX описали новую атаку, которая бьёт по самому неприятному месту современных ИИ-ассистентов — разрыву между тем, что видит браузер, и тем, что анализирует модель. В результате пользователь может видеть на странице вполне конкретную вредоносную команду, а ИИ при проверке будет считать, что всё безопасно.

Схема построена на довольно изящном трюке с рендерингом шрифтов. Исследователи использовали кастомные шрифты, подмену символов и CSS, чтобы спрятать в HTML один текст, а пользователю в браузере показать совсем другой.

Для человека на странице отображается команда, которую предлагают выполнить, а вот ИИ-ассистент при анализе HTML видит только безобидное содержимое.

Именно в этом и заключается главная проблема. Ассистент смотрит на структуру страницы как на текст, а браузер превращает её в визуальную картинку. Если атакующий аккуратно разводит эти два слоя, получается ситуация, в которой пользователь и ИИ буквально смотрят на разные версии одной и той же страницы.

 

В качестве демонстрации LayerX собрала демонстрационный эксплойт на веб-странице, которая обещает некий бонус для игры BioShock, если выполнить показанную на экране команду. Пользователь, естественно, может спросить у ИИ-ассистента, безопасно ли это. И вот тут начинается самое неприятное: модель анализирует «чистую» HTML-версию, не замечает опасную команду и успокаивает пользователя.

 

То есть атака работает не за счёт взлома браузера или уязвимости в системе, а через старую добрую социальную инженерию, просто усиленную особенностями работы ИИ. Человеку показывают одно, а ассистенту — другое. И если пользователь привык доверять ответу модели, риск становится вполне реальным.

По данным LayerX, ещё в декабре 2025 года техника срабатывала против целого набора популярных ассистентов, включая ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Leo, Grok, Perplexity и ряд других сервисов. При этом исследователи утверждают, что Microsoft была единственной компанией, которая приняла отчёт всерьёз и полностью закрыла проблему у себя. Остальные в основном сочли риск выходящим за рамки, потому что атака всё же требует социальной инженерии.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru