Форма атаки SpiKey создаст копии ключей с помощью записанного звука

Форма атаки SpiKey создаст копии ключей с помощью записанного звука

Форма атаки SpiKey создаст копии ключей с помощью записанного звука

Специалисты Национального университета Сингапура утверждают, что им удалось найти способ взломать физические замки с помощью звука, с которым они открываются. Эта форма акустической атаки получила имя SpiKey.

Ещё в марте специалисты опубликовали исследование [PDF], в котором описывался «подбор ключа с помощью звука».

«С марта месяца мы работали над конвертацией нашего исследования в некий продукт. Так появилась SpiKey — новая форма атаки, в ходе которой используется микрофон для снятия звука поворота ключа в замке», — заявил Сундарья Рамеш, один из экспертов.

По словам специалистов, правильный захват звука микрофоном позволит вычислить форму ключа и снять цифровой слепок.

Специальный софт, написанный сотрудниками университета в Сингапуре, отслеживает временные интервалы между щелчками (когда ключ соприкасается со штифтами замка). Это позволяет определить расстояние между гребнями ключа.

Согласно замыслу специалистов, впоследствии можно использовать 3D-принтер для создания точной копии интересующего ключа.

«Наш способ SpiKey гарантирует сужение 94% ключей до 10 потенциальных ключей», — объясняют исследователи.

Однако стоит учитывать, что некоторые ключи используют специальную технику, затрудняющую отслеживание щелчков. В общем сложности вектор атаки SpiKey сработает приблизительно против 56% ключей.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru