EarSpy — новый метод прослушки Android-устройств через датчики движения

EarSpy — новый метод прослушки Android-устройств через датчики движения

EarSpy — новый метод прослушки Android-устройств через датчики движения

Группа исследователей разработала вектор атаки на Android-смартфоны, с помощью которого можно прослушивать голосовые вызовы. В определённых случаях метод позволяет определить пол и личность владельца мобильного устройства.

Техника получила имя EarSpy, она представляет собой разновидность атаки по сторонним каналам. Прослушка осуществляется с помощью чтения данных датчиков движения, которые удаётся получить благодаря реверберации от динамиков девайса.

Немалую роль в успехе играют современные модели смартфонов EarSpy. Если сравнивать с тем, что выпускали несколько лет назад, в актуальных устройствах установлены более мощные динамики. Это играет на руку новому вектору атаки.

Также стоит отметить более современные датчики движения и гироскопы, который теперь могут фиксировать даже малейший резонанс от динамиков. Для сравнения моделей смартфонов исследователи опубликовали результаты работы спикеров в OnePlus 3T (вышел в 2016 году) и OnePlus 7T (вышел в 2019-м). Обратите внимание, что последний выдаёт намного больше данных:

 

Специалисты задействовали стороннее приложение «Physics Toolbox Sensor Suite» для отслеживания данных акселерометра в процессе сымитированного звонка. МО-алгоритм использовался для чтения данных и распознавания речи в потоке звуков. Результаты на смартфоне OnePlus 7T получились такими: пол говорящего угадывался в 77,7-98,7% случаев, речь распознавалась в 51,8-56,4% случаев.

 

У OnePlus 9 результаты отличались: определение пола — 88,7% случаев, распознавание речи — 33,3-41,6%.

 

Подробности EarSpy эксперты опубликовали в специальном отчёте (PDF).

Точка Банк запустил ИИ-проверку сайтов и соцсетей бизнеса на скрытые схемы

Точка Банк представил на Уральском форуме «Кибербезопасность в финансах» собственный сервис ИИ-мониторинга для проверки сайтов и соцсетей бизнеса. Сервис встроен в процессы банка и автоматически анализирует онлайн-площадки клиентов перед подключением интернет-эквайринга. Проверка проводится не один раз — мониторинг продолжается и дальше на регулярной основе.

Главная особенность решения — оно оценивает не только сайты, но и страницы в соцсетях. Сейчас система уже умеет проверять магазины во «ВКонтакте», в перспективе планируется добавить мониторинг телеграм-каналов юридических лиц.

ИИ-мониторинг проверяет несколько вещей. Во-первых, наличие вредоносного кода — например, если на сайте размещён скрипт, который может перехватывать данные банковских карт или доступ к интернет-банку.

Во-вторых, анализируется содержание площадки: большие языковые модели оценивают тексты и ищут признаки скрытой или запрещённой деятельности. В-третьих, система отслеживает продажу запрещённых товаров и услуг — например, если под видом одной продукции фактически рекламируется другая.

В банке подчёркивают, что результаты автоматической проверки не являются окончательными: все подозрительные случаи передаются специалисту для дополнительного анализа, и решение принимается уже с учётом полной картины.

По словам Андрея Румянцева, лидера направления машинного обучения в Точка Банке, сервис настроен именно под задачи проверки бизнес-площадок и обучен на большом массиве сайтов юридических лиц.

Технология, по его словам, должна помочь банку снижать риски работы с недобросовестными компаниями, а предпринимателям — вовремя замечать проблемы на своих онлайн-ресурсах.

Фактически речь идёт о ещё одном уровне проверки цифрового присутствия бизнеса — с упором не только на техническую безопасность, но и на содержание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru