ИИ может узнать ПИН-код банковской карты даже при закрытой панели ATM

ИИ может узнать ПИН-код банковской карты даже при закрытой панели ATM

ИИ может узнать ПИН-код банковской карты даже при закрытой панели ATM

Исследователи в области кибербезопасности показали, как алгоритм машинного обучения может угадать ПИН-код банковской карты, даже если жертва закрывает рукой панель ввода. Узнать заветные четыре цифры получилось в 41% попыток.

Этот вектор атаки предполагает, что злоумышленникам сначала придётся создать точную копию атакуемого банкомата. Это важно, поскольку алгоритм будет учитывать расстояние между кнопками.

После этого преступники должны пустить в ход машинное обучение и научить алгоритм распознавать нажатия клавиш. Тренироваться можно по видеозаписям, на которых реальные клиенты банков вводят свои коды.

 

В рамках эксперимента специалисты собрали (PDF) 5800 видеозаписей, на которых 58 разных граждан вводили ПИН-коды от своих банковских карт. Параллельно Xeon E5-2670 с 128 ГБ оперативной памяти и три Tesla K20m с 5 ГБ оперативной памяти запускали ИИ-модель.

Используя три попытки ввода, что предусматривает каждый банкомат, исследователи смогли распознать 4-значный ПИН-код в 41% случаев. Само собой, расположение камеры играло ключевую роль в вычислении кодов, поскольку надо было учитывать как праворуких пользователей, так и левшей.

Если камера могла записывать аудио, модель экспертов также отмечала звучание каждой клавиши, что повышало шансы успешно угадать ПИН-код.

Yandex B2B Tech добавила ИИ-инструменты для поиска уязвимостей в коде

Yandex B2B Tech обновила платформу для разработки SourceCraft, добавив новые ИИ-инструменты для работы с уязвимостями и командной разработки. Обновления уже доступны всем пользователям и ориентированы не только на индивидуальные проекты, но и на работу с крупными корпоративными кодовыми базами.

Главное новшество — усиление блока безопасности. На платформе появился ИИ-агент на базе SourceCraft Code Assistant, который автоматически проверяет код на уязвимости и оформляет найденные проблемы в виде карточек.

В каждой из них ИИ помогает разобраться, насколько риск серьёзный, каким образом уязвимость может быть использована и как её корректно исправить — с примерами безопасного кода. За счёт этого анализ, который раньше мог занимать часы и требовать участия профильных специалистов, теперь укладывается в минуты.

Дополнительно в SourceCraft появился центр контроля уязвимостей с интерактивными дашбордами. Они показывают, какие системы затронуты, какие типы уязвимостей встречаются чаще всего и где сосредоточены зоны повышенного риска. Это упрощает приоритизацию и помогает смотреть на безопасность не фрагментарно, а в масштабе всей разработки.

Обновления затронули и командную работу. ИИ-агент SourceCraft Code Assistant теперь автоматически формирует краткие описания изменений в коде, чтобы разработчикам было проще ориентироваться в правках коллег. Также в платформе появилась возможность фиксировать состав версий ПО и отслеживать их готовность, что делает процесс разработки более прозрачным и упрощает координацию между командами.

В Yandex B2B Tech отмечают, что в крупных организациях с сотнями разработчиков и тысячами репозиториев критически важны прозрачность рисков и управляемость процессов. По словам руководителя платформы SourceCraft Дмитрия Иванова, в дальнейшем платформа будет развиваться в сторону мультиагентных ИИ-помощников, которые смогут учитывать контекст всей компании, помогать командам взаимодействовать друг с другом и показывать руководству, как технические уязвимости влияют на бизнес-процессы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru