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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Тест Softline: Яндекс Браузер выявил 85 из 100 фишинговых сайтов

Эксперты ГК Softline провели ежегодное исследование, чтобы проверить, насколько хорошо популярные браузеры распознают фишинговые сайты — страницы, с помощью которых злоумышленники крадут личные данные пользователей. В тесте участвовали Chrome, Яндекс Браузер, Firefox, Opera, Edge, Safari на iOS, а также предустановленные Samsung Internet и Mi Browser на Android.

Согласно результатам проверки, Яндекс Браузер оказался самым эффективным: десктопная версия обнаружила 85 из 100 мошеннических сайтов, а мобильная — более 75.

Для сравнения, Chrome с антифишинговым расширением на десктопе выявил 44 угрозы, а без него — всего 8. Остальные браузеры показали следующие результаты:

  • Safari — 9 выявленных страниц,
  • Firefox — 8,
  • Opera — 6,
  • Edge — 5.

На платформах Android показатели оказались самыми низкими: Mi Browser определил два фишинговых сайта, а Samsung Internet — всего один. При этом браузеры на iOS продемонстрировали заметное улучшение по сравнению с прошлым годом.

Как проводилось исследование

Тестирование проходило в условиях, максимально приближенных к реальным. На смартфонах использовались физические устройства, а не эмуляторы. В основу легла выборка из 100 актуальных фишинговых страниц, предоставленных сервисом CyberDef от Infosecurity. Сайты с невалидными сертификатами исключались, чтобы результаты не искажались.

Особое внимание уделялось скорости реакции браузеров. Эксперты отправляли на проверку новые фишинговые сайты в течение нескольких часов после их обнаружения — ведь такие страницы живут недолго и часто исчезают уже в первый день.

Кого чаще всего подделывают

Почти половина (46%) фишинговых сайтов имитировала банки и инвестиционные платформы, ещё 13% — страницы соцсетей и мессенджеров, а 12% — опросы и голосования.

По словам специалистов, злоумышленники активно эксплуатируют известные бренды и актуальные темы вроде искусственного интеллекта и криптовалют, а схемы становятся всё сложнее.

«Сегодня мошеннические кампании часто состоят из нескольких этапов: сначала пользователя заманивают под видом розыгрыша или курса, а потом под предлогом оплаты или подтверждения выманивают деньги и данные. Чтобы казаться надёжными, такие сайты нередко показывают фейковые уведомления о “защищённом соединении”», — отмечают эксперты Softline.

Что используют браузеры для защиты

Современные браузеры применяют разные технологии против фишинга. Например, Safe Browsing в Chrome, SmartScreen в Edge и нейросетевые фильтры в Яндекс Браузере.

В отличие от старых систем, которые полагались на «чёрные списки» сайтов, новые механизмы анализируют содержимое страницы в момент загрузки, что помогает быстрее реагировать на появление фальшивых ресурсов.

Главный вывод исследования: даже при развитии встроенных технологий защиты пользователям стоит оставаться внимательными и не вводить личные данные на сомнительных сайтах, особенно если ссылка пришла в сообщении или письме.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru