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).

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru