ThermoSecure: ваши пароли узнают по тепловым следам ваших пальцев

ThermoSecure: ваши пароли узнают по тепловым следам ваших пальцев

ThermoSecure: ваши пароли узнают по тепловым следам ваших пальцев

Исследователи заявили, что им удалось разработать основанную на ИИ систему, которая может угадывать пароли от компьютеров и смартфонов за считаные секунды. Принцип ее работы строится на анализе тепловых следов, которые оставляют пальцы пользователя на клавиатуре или дисплее.

В школе информатики, принадлежащей Университету Глазго, новую технику назвали “ThermoSecure”. В сущности, она демонстрирует, насколько доступность тепловизионных камер и алгоритмов машинного обучения может создать новые векторы для кибератак.

Используя такие камеры, условный злоумышленник может исследовать клавиатуру, дисплей смартфона или панель управления банкоматом. В результате получается зафиксировать картинку, на которой будут запечатлены тепловые следы пользователя, который последним подходил к устройству.

Чем ярче тепловизор показывает следы, тем более свежими они являются. Именно так ThermoSecure поможет выявить пароль или Пин-код для дальнейшего развития атаки.

 

По словам специалистов, в ходе тестирования с помощью искусственного интеллекта им удалось получить 86% паролей, если снимки термоследов были сделаны в течение 20 секунд после использования устройства. 30 секунд давали 76% корректных паролей, а 60 секунд — 62%.

Стоит учитывать, что более длинные пароли будут угадываться гораздо сложнее, но и их тоже можно извлечь. Например, метод ThermoSecure смог получить две трети паролей, длина которых доходила до 16 символов. Если пароли были в пределах 12 символов, их ломали в 82% случаев, восьмизначные комбинации угадывались в 93% случаев.

Учитывая длину, можно сделать вывод, что легче всего злоумышленникам будет использовать ThermoSecure для получения Пин-кодов и паролей для разблокировки смартфонов. Полное исследование экспертов опубликовано по этой ссылке (PDF).

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru