Аутентификацию по голосу можно обмануть дипфейком с вероятностью до 99%

Аутентификацию по голосу можно обмануть дипфейком с вероятностью до 99%

Аутентификацию по голосу можно обмануть дипфейком с вероятностью до 99%

Сотрудники канадского Университета Ватерлоо доказали, что меры против спуфинга, реализуемые в системах аутентификации по голосу, далеки от совершенства. Разработанный учеными метод обхода при тестировании показал эффективность 99% после шести попыток.

Аутентификация по образцу голоса все чаще используется в кол-центрах, системах ДБО, госсекторе и других сферах с повышенными требованиями к ИБ. Такие средства удостоверения личности полагаются на уникальность человеческого голоса, обусловленную анатомическими особенностями артикуляционного аппарата.

В рамках процедуры аутентификации по голосу, как пояснили исследователи, человека просят произнести определенную фразу. Система извлекает из образца голосовую подпись (отпечаток) и сохраняет ее на сервере. На следующий раз для повторения выдается другая фраза, отпечаток сравнивается с сохраненным, и по результатам доступ предоставляется или нет.

С появлением инструментов для создания дипфейков злоумышленники быстро сообразили, что это хорошая возможность для создания убедительных копий голоса с целью фрода. В ответ разработчики защитных решений стали принимать меры против таких имитаций; в настоящее время это в основном проверки на наличие в образцах признаков (маркеров) искусственного происхождения.

Программа синтеза речи, написанная канадцами в ходе исследования, использует алгоритмы машинного обучения и способна сгенерировать дипфейк по пятиминутной аудиозаписи. Она также умеет удалять артефакты, выдающие подлог, и обходить таким образом современную защиту от спуфинга.

Обучение системы проводилось на наборе из 107 образцов человеческой речи; для тестирования было создано множество дипфейк-аудио, способных ввести в заблуждение средства идентификации по голосу.

В 72% случаев исследователям удалось добиться успеха, вероятность обхода более слабых систем аутентификации оказалась еще выше — 99% за шесть попыток. Четырехсекундная атака на Amazon Connect показала 10% успеха; прогон тестов в течение 30 секунд повысил этот показатель до 40%.

Исследование выявило несовершенство современных мер защиты от спуфинга, реализованных в современных системах аутентификации по голосу. Университетские исследователи убеждены, что такую биометрию нельзя использовать как единственный способ удостоверить личность., нужны дополнительные средства — или более эффективные меры защиты от абьюзов.

Опасный троян SparkCat снова пробрался в App Store и Google Play

Троян SparkCat снова вернулся в официальные магазины приложений. Эксперты «Лаборатории Касперского» сообщили, что обнаружили новый вариант этого зловреда в App Store и Google Play спустя примерно год после того, как его уже находили и удаляли оттуда.

На этот раз вредонос маскировался под вполне обычные приложения, которые не вызывают особых подозрений с первого взгляда: корпоративные мессенджеры и сервисы доставки еды.

А сценарий у операторов всё тот же: пользователь скачивает вроде бы безобидное приложение, а внутри оказывается троян, который охотится за данными пользователя.

Главная цель SparkCat — фотографии в галерее смартфона. Зловред в определённых сценариях запрашивает доступ к снимкам, после чего начинает анализировать текст на изображениях с помощью OCR. В первую очередь его интересуют фразы для восстановления доступа к криптокошелькам. Если троян находит что-то подходящее, изображение отправляется злоумышленникам.

По данным «Лаборатории Касперского», в App Store нашли два заражённых приложения, а в Google Play — одно. О находке сообщили Apple и Google, и в Google Play вредоносное приложение уже удалили. При этом проблема не ограничивается только официальными магазинами: приложения со SparkCat также распространяются через сторонние сайты. Некоторые из них, как отмечают исследователи, даже мимикрируют под App Store, если открыть их с iPhone.

Интересно, что обновлённые версии трояна по-разному ведут себя на Android и iPhone. На Android SparkCat ищет ключевые слова на японском, корейском и китайском языках, из-за чего исследователи предполагают, что эта часть кампании в первую очередь нацелена на пользователей в Азии. А вот iOS-версия ориентируется на мнемонические фразы криптокошельков на английском языке, так что здесь география потенциальных атак уже выглядит гораздо шире.

С технической точки зрения зловред тоже стал хитрее. В «Лаборатории Касперского» говорят, что новая Android-версия использует несколько уровней обфускации, в том числе виртуализацию кода и кросс-платформенные языки программирования. Для мобильного зловреда это уже довольно серьёзный уровень подготовки, который помогает ему дольше оставаться незамеченным и проходить проверки.

Как отметил эксперт по кибербезопасности Сергей Пузан, поведение нового образца очень похоже на первую версию SparkCat, поэтому есть основания полагать, что за обеими кампаниями стоят одни и те же разработчики. Его коллега Дмитрий Калинин добавил, что SparkCat продолжает эволюционировать и всё лучше обходит защитные механизмы официальных магазинов приложений.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru