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).

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