Эксперты научились вычислять, что печатает человек во время видеозвонка

Эксперты научились вычислять, что печатает человек во время видеозвонка

Эксперты научились вычислять, что печатает человек во время видеозвонка

Специалисты Техасского и Оклахомского университетов разработали новый вектор атаки, базирующийся на вычислении клавиш, которые нажимает собеседник во время видеозвонка. По словам исследователей, метод сработает и в случае с трансляциями на YouTube или Twitch, требуется лишь одно условие — веб-камера должна захватывать верхнюю часть тела стримера.

Таким образом, эксперты берут за основу движения тела собеседника на другом конце видеозвонка. Соотнося их с видеопотоком, исследователи, по их словам, могут вычислять нажимаемые клавиши.

«Поскольку аппаратное обеспечение для захвата видео встроено практически во все современные девайсы (смартфоны, ноутбуки, планшеты), опасность утечки информации через визуальные каналы стала более реальна. Цель злоумышленников в этом случае — взять за основу язык тела, соотнести его с видеопотоком и вычислить, что жертва набирает на клавиатуре», — пишут специалисты в отчёте (PDF).

Чтобы максимально автоматизировать процесс и добиться более точных результатов, соответствующие кадры можно «скормить» специальному фреймворку, который действует по следующему алгоритму:

  1. Предварительная обработка, в процессе которой удаляется фон и видео конвертируется в оттенки серого. Далее акцент идёт на руки и лицо жертвы и подключается модель FaceBoxes.
  2. Детектирование нажатий клавиш. Здесь алгоритм использует индекс структурного сходства (SSIM, structure similarity), чтобы определить движения тела между последовательными кадрами, когда человек набирал определённый текст.
  3. Предугадывание слов. На этом этапе выделяются специальные кадры, когда собеседник набирал текст, а затем они используются для вычисления конкретного текста с помощью специального алгоритма.

 

Исследователи заявили, что тестировали этот фреймворк на 20 собеседниках (9 женщинах, 11 мужчинах), при этом использовался даже разных софт для видеозвонков: Zoom, Hangouts и Skype. Сначала эксперты задействовали управляемое окружение, а затем — уже произвольное. В последнем случае удалось точно определить 91,1% вводимых имён пользователей и 95,5% адресов электронной почты.

Для macOS появился первый зловред, написанный с помощью ИИ

Специалисты Mosyle обнаружили необычную и довольно тревожную вредоносную кампанию под macOS. И дело тут не только в том, что речь снова идёт о криптомайнере. По данным исследователей, это первый зафиксированный в «дикой природе» macOS-зловред, в коде которого явно прослеживаются следы генеративного ИИ.

На момент обнаружения вредонос не детектировался ни одним крупным антивирусным движком, что само по себе уже неприятно.

И это особенно интересно на фоне предупреждений Moonlock Lab годичной давности — тогда исследователи писали, что на подпольных форумах активно обсуждают использование LLM для написания macOS-зловредов. Теперь это перестало быть теорией.

Кампанию назвали SimpleStealth. Распространяется она через фейковый сайт, маскирующийся под популярное ИИ-приложение Grok. Злоумышленники зарегистрировали домен-двойник и предлагают скачать «официальный» установщик для macOS.

После запуска пользователь действительно видит полноценное приложение, которое выглядит и ведёт себя как настоящий Grok. Это классический приём: фейковая оболочка отвлекает внимание, пока вредонос спокойно работает в фоне и остаётся незамеченным как можно дольше.

При первом запуске SimpleStealth аккуратно обходит защитные функции системы. Приложение просит ввести пароль администратора — якобы для завершения настройки. На самом деле это позволяет снять карантинные ограничения macOS и подготовить запуск основной нагрузки.

С точки зрения пользователя всё выглядит нормально: интерфейс показывает привычный ИИ-контент, ничего подозрительного не происходит.

А внутри — криптомайнер Monero (XMR), который позиционируется как «конфиденциальный и неотслеживаемый». Он работает максимально осторожно:

  • запускается только если macOS-устройство бездействует больше минуты;
  • мгновенно останавливается при движении мыши или вводе с клавиатуры;
  • маскируется под системные процессы вроде kernel_task и launchd.

В итоге пользователь может долго не замечать ни повышенной нагрузки, ни утечки ресурсов.

Самая интересная деталь — код зловреда. По данным Mosyle, он буквально кричит о своём ИИ-происхождении: чрезмерно подробные комментарии, повторяющаяся логика, смесь английского и португальского — всё это типичные признаки генерации с помощью LLM.

Именно этот момент делает историю особенно тревожной. ИИ резко снижает порог входа для киберпреступников. Если раньше создание подобного зловреда требовало серьёзной квалификации, теперь достаточно интернета и правильно сформулированных запросов.

Рекомендация здесь стара как мир, но по-прежнему актуальна: не устанавливайте приложения с сомнительных сайтов. Загружайте софт только из App Store или с официальных страниц разработчиков, которым вы действительно доверяете.

Индикаторы компрометации приводим ниже:

Семейство вредоносов: SimpleStealth

Имя распространяемого файла: Grok.dmg

Целевая система: macOS

Связанный домен: xaillc[.]com

Адрес кошелька:

4AcczC58XW7BvJoDq8NCG1esaMJMWjA1S2eAcg1moJvmPWhU1PQ6ZYWbPk3iMsZSqigqVNQ3cWR8MQ43xwfV2gwFA6GofS3

Хеши SHA-256:

  • 553ee94cf9a0acbe806580baaeaf9dea3be18365aa03775d1e263484a03f7b3e (Grok.dmg)
  • e379ee007fc77296c9ad75769fd01ca77b1a5026b82400dbe7bfc8469b42d9c5 (Grok wrapper)
  • 2adac881218faa21638b9d5ccc05e41c0c8f2635149c90a0e7c5650a4242260b (grok_main.py)
  • 688ad7cc98cf6e4896b3e8f21794e33ee3e2077c4185bb86fcd48b63ec39771e (idle_monitor.py)
  • 7813a8865cf09d34408d2d8c58452dbf4f550476c6051d3e85d516e507510aa0 (working_stealth_miner.py)

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru