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.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru