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

Codex и Kimi провалили задачи после перевода промптов на русский

Попросили ИИ исправить код по-русски, а он сразу же решил обойтись без интернета и начал придумывать решение. Такое поведение заметила автор проекта worklore Валентина Конюхова: в её эксперименте Codex и Kimi K3.1 пропускали поиск, которым пользовались при англоязычных заданиях.

Подробности и методику она опубликовала на Хабре.

Автор провела 1350 прогонов: шесть задач, девять конфигураций агентов, задания на русском и английском (с подсказками и без них). У всех был доступ в интернет.

На одной задаче Codex с низким уровнем рассуждений нашёл нужный формат на форуме и справился во всех пяти англоязычных прогонах.


С русским заданием он ни разу не обратился в Сеть и получил ноль успешных решений. У Kimi K3.1 похожий провал произошёл на задаче с OAuth.

Зато заметка с нужным фактом возвращала результат до пяти успешных результатов из пяти. В среднем подсказки повышали успешность на 33 процентных пункта для английских заданий и на 39 — для русских. Язык самой заметки почти ничего не менял.


Стоит учитывать, что задач в примере было всего шесть, повторов немного, а причину изменения поведения автор не проверяла. Но на всякий случай смотрите в логи, искал ли агент ответ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru