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.

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

В Гарда Deception добавили MiTM-детектор и улучшили работу в филиалах

Компания «Гарда» выпустила обновление своей системы обмана «Гарда Deception». Новая версия предназначена для того, чтобы уменьшить нагрузку на ИТ-подразделения и повысить устойчивость инфраструктуры, а также упростить выявление действий злоумышленников в сетях заказчиков.

Буквально на днях мы обозревали версию Гарда Deception 2.1. Рассказали о ключевых функциональных возможностях, архитектуре, системных требованиях и кейсах использования системы.

Централизованное управление приманками через AD

Главное изменение — поддержка безагентного метода доставки и обновления приманок через групповые политики Microsoft Active Directory (AD GPO).

Это значит, что теперь ИБ-специалисты могут централизованно распространять и обновлять приманки, не вмешиваясь в работу сотрудников. Все обновления выполняются по расписанию и в скрытом режиме, что снижает влияние на пользовательские станции и делает сеть более стабильной.

Новый MiTM-детектор для LLMNR

Чтобы повысить точность выявления атак, в систему добавлен детектор атак на протокол LLMNR. Он способен фиксировать попытки Man-in-the-Middle в широковещательных протоколах, что позволяет отлавливать больше тактик, используемых злоумышленниками на ранних этапах проникновения.

Поддержка распределённых сетей

Для компаний с филиальной структурой появился модуль «Филиал/Branch». Он позволяет ловушкам работать автономно, даже если связь с центральным узлом временно пропадает — мониторинг при этом остаётся непрерывным. Такой режим особенно актуален для организаций с удалёнными офисами и производственными объектами.

Быстрее разбирать инциденты

Теперь события безопасности можно связывать с техниками MITRE ATT&CK прямо внутри «Гарда Deception». Это ускоряет анализ и помогает аналитикам быстрее понимать, какой сценарий атаки разворачивается и какие действия предпринимает злоумышленник.

Более реалистичные ложные персоны

Обновление добавило и новые возможности по созданию фейковых учётных записей. Можно загружать данные из CSV — например, списки отключённых сотрудников — а также использовать регулярные выражения для генерации идентификаторов и добавлять отчества. Чем реалистичнее приманка, тем выше шанс, что злоумышленник взаимодействует именно с ней, а не с реальными активами.

Руководитель продукта «Гарда Deception» Екатерина Харитонова отмечает, что новые функции направлены на повышение точности обнаружения атак и автоматизацию рутинных операций, чтобы сократить нагрузку на команды ИБ и упростить анализ угроз.

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