Эксперты показали, как выявлять скрытые камеры с помощью смартфонов

Эксперты показали, как выявлять скрытые камеры с помощью смартфонов

Эксперты показали, как выявлять скрытые камеры с помощью смартфонов

Современные модели смартфонов способны выявлять находящиеся поблизости скрытые камеры. Об этом заявили четыре исследователя из Сингапура и Южной Кореи, которые в ходе тестов использовали ToF-сенсоры (Time-of-flight).

Как известно, ToF-сенсоры применяются в системах LIDAR (Light Detection and Ranging «обнаружение и определение дальности с помощью света») и формируют так называемый дальностный портрет. Time-of-flight оценивает расстояние от сенсора до конкретных точек наблюдения, благодаря чему можно получить дальностное изображение.

Производители смартфонов не так давно начали устанавливать такие сенсоры в современные модели своих девайсов. Например, Apple оснастила LIDAR iPhone 12 и 13, а Samsung — Galaxy S20+.

По словам специалистов, ToF-сенсоры можно использовать для обнаружения скрытых камер. В соответствующем исследовании принимали участие эксперты Национального университета Сингапура и Университета Ёнсе. С подробностями можно ознакомиться в отчёте «LAPD: Hidden Spy Camera Detection using Smartphone Time-of-Flight Sensors» (PDF).

 

«Миниатюрные камеры, которые могут быть спрятаны в номерах гостиниц и уборных, представляют серьёзную проблему для конфиденциальности людей. Например, в одной только Южной Корее таких камер нашлось 6800 за один год», — гласит документ.

Само собой, сегодня на рынке есть специальные устройства для обнаружения подобных шпионских инструментов, но исследователи подчёркивают, что использование смартфона будет куда удобнее и проще для пользователей.

По оценкам экспертов, их метод детектирования скрытых камер показал точность в 88,9% случаев. Более того, специалисты планируют в скором времени открыть исходный год своей разработки.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru