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).

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