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).

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В Гарда Deception добавили MiTM-детектор и улучшили работу в филиалах

Компания «Гарда» выпустила обновление своей системы обмана «Гарда Deception». Новая версия предназначена для того, чтобы уменьшить нагрузку на ИТ-подразделения и повысить устойчивость инфраструктуры, а также упростить выявление действий злоумышленников в сетях заказчиков.

Буквально на днях мы обозревали версию Гарда Deception 2.1. Рассказали о ключевых функциональных возможностях, архитектуре, системных требованиях и кейсах использования системы.

Централизованное управление приманками через AD

Главное изменение — поддержка безагентного метода доставки и обновления приманок через групповые политики Microsoft Active Directory (AD GPO).

Это значит, что теперь ИБ-специалисты могут централизованно распространять и обновлять приманки, не вмешиваясь в работу сотрудников. Все обновления выполняются по расписанию и в скрытом режиме, что снижает влияние на пользовательские станции и делает сеть более стабильной.

Новый MiTM-детектор для LLMNR

Чтобы повысить точность выявления атак, в систему добавлен детектор атак на протокол LLMNR. Он способен фиксировать попытки Man-in-the-Middle в широковещательных протоколах, что позволяет отлавливать больше тактик, используемых злоумышленниками на ранних этапах проникновения.

Поддержка распределённых сетей

Для компаний с филиальной структурой появился модуль «Филиал/Branch». Он позволяет ловушкам работать автономно, даже если связь с центральным узлом временно пропадает — мониторинг при этом остаётся непрерывным. Такой режим особенно актуален для организаций с удалёнными офисами и производственными объектами.

Быстрее разбирать инциденты

Теперь события безопасности можно связывать с техниками MITRE ATT&CK прямо внутри «Гарда Deception». Это ускоряет анализ и помогает аналитикам быстрее понимать, какой сценарий атаки разворачивается и какие действия предпринимает злоумышленник.

Более реалистичные ложные персоны

Обновление добавило и новые возможности по созданию фейковых учётных записей. Можно загружать данные из CSV — например, списки отключённых сотрудников — а также использовать регулярные выражения для генерации идентификаторов и добавлять отчества. Чем реалистичнее приманка, тем выше шанс, что злоумышленник взаимодействует именно с ней, а не с реальными активами.

Руководитель продукта «Гарда Deception» Екатерина Харитонова отмечает, что новые функции направлены на повышение точности обнаружения атак и автоматизацию рутинных операций, чтобы сократить нагрузку на команды ИБ и упростить анализ угроз.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru