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

Gartner: к 2028 году ИИ-кодинг станет дороже зарплаты разработчика

ИИ пишет код, а счёт за его работу начинает кусаться. По прогнозу Gartner, к 2028 году расходы на разработку с использованием больших языковых моделей обгонят среднюю зарплату программиста. Причины — рост потребления токенов и переход поставщиков к оплате по фактическому использованию.

Токены — единицы данных, которые обрабатывает модель. Чем активнее работают агенты и чем больше информации им передают, тем выше расходы.

Фиксированная подписка уступает место тарификации, при которой бюджет предсказать гораздо сложнее.

По оценке аналитика Gartner Нитиша Тьяги, разработчики обычно оптимизируют скорость и удобство работы. Дисциплина расходов сама собой не появится: без контроля затраты способны расти быстрее продуктивности.

Масла в огонь подливают чрезмерная автономность агентов, раздутый контекст и отсутствие регулярного разбора дорогих задач. А встроенные инструменты оптимизации расходов у поставщиков пока недостаточно зрелые.

Gartner рекомендует заранее определять, какие задачи поручать ИИ и сколько самостоятельности ему давать. Простую работу стоит направлять небольшим дешёвым моделям, сложную — более мощным. Контекст нужно очищать от лишнего, потребление токенов, а перерасход разбирать на ретроспективах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru