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).

Популярная библиотека Axios оказалась заражена трояном через npm

Популярная JavaScript-библиотека Axios оказалась жертвой атаки на цепочку поставок: злоумышленник скомпрометировал npm-аккаунт одного из ведущих мейнтейнеров и через него опубликовал две вредоносные версии пакета — axios@1.14.1 и axios@0.30.4.

По данным исследователей, обе сборки распространяли скрытый троян для macOS, Windows и Linux. Axios при этом остаётся одной из самых популярных библиотек в экосистеме npm — её скачивают примерно 100 млн раз в неделю.

В заражённые версии Axios добавили всего одну новую зависимость — plain-crypto-js@4.2.1, замаскированную под легитимную библиотеку crypto-js. При этом в исходном коде Axios эта зависимость никак не использовалась: её задачей был запуск postinstall-скрипта, который связывался с управляющим сервером, скачивал вредоносную нагрузку под конкретную ОС и затем зачищал следы своей работы.

Атака развивалась поэтапно. Сначала в npm загрузили «чистую» приманку plain-crypto-js, чтобы создать историю публикаций, а затем — уже заражённую версию. После этого через взломанный аккаунт мейнтейнера были опубликованы две вредоносные версии Axios — сначала для ветки 1.x, а затем для старой, но всё ещё популярной ветки 0.x. То есть атакующий накрыл сразу оба основных сценария использования библиотеки.

Согласно анализу, вредоносный код начинал сетевую активность почти сразу после установки пакета. На macOS троян маскировался под системный процесс Apple, на Windows использовал PowerShell и скрытый скрипт, а на Linux разворачивал Python-бэкдор во временной директории. После этого вредоносный модуль удалял собственные файлы и подменял их «чистой» заглушкой, чтобы при поверхностной проверке установленный пакет не вызывал подозрений.

Вредоносные версии, по имеющимся данным, оставались доступными в npm примерно два-три часа, после чего их удалили, а пакет plain-crypto-js попал под блокировку. При этом заражённые релизы не появились среди тегов GitHub-репозитория Axios, что указывает на публикацию напрямую в npm в обход обычного CI/CD-пайплайна проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru