Новый вектор атаки извлекает данные из нажатий клавиш с точностью 95%

Новый вектор атаки извлекает данные из нажатий клавиш с точностью 95%

Новый вектор атаки извлекает данные из нажатий клавиш с точностью 95%

Группа исследователей из университетов Великобритании подготовила модель обучения, которая может извлекать данные из звука нажатий клавиш клавиатуры. По словам специалистов, в тестах точность составила 95%.

Интересно, что при использовании Zoom для обучения алгоритма точность упала до 93%, однако это по-прежнему очень высокий процент и фактически рекорд для таких условий.

Подобные атаки критически отражаются на безопасности данных, так как с их помощью злоумышленники могут вытащить пароли, сообщения и другую личную информацию.

Кроме того, стоит учитывать, что у акустических атак есть ощутимое преимущество перед атаками по сторонним каналам: последние всегда требуют специальных условий и, как правило, ограничиваются дистанцией и количеством передаваемых данных; а вот акустические стали гораздо проще в реализации из-за массы устройств с микрофонами, обеспечивающими качественную передачу звука.

Первым шагом в описанном исследователями векторе будет запись нажатий клавиш, именно эти данные используются для тренировки алгоритма. В реальном сценарии этого можно добиться так: заразить мобильное устройство жертвы вредоносной программой и использовать микрофон смартфона для записи нажатий клавиш.

Есть и другой подход: записать нужный звук в процессе звонка по Zoom. Обучая модель, специалисты нажимали 36 клавиш на MacBook Pro, каждую 25 раз, и записывали звук, издаваемый каждой клавишей.

 

После этого эксперты формировали спектрограммы, визуализирующие разницу между звуками. Эти спектрограммы тренировали CoAtNet, классификатор изображений.

В тестах исследователей использовалась клавиатура Apple, которой корпорация оснащала все свои ноутбуки, выпущенные за последние пару лет. В 17 сантиметрах от лэптопа лежал iPhone 13 mini, а также использовался Zoom.

 

Согласно отчету (PDF), CoANet удалось достичь 95% точности при использовании рядом лежащего iPhone, 93% — при использовании Zoom и 91,7%, если в дело вступал Skype.

Ваши данные могут пробить по звонку или ссылке через рекламные сервисы

Исследователь Антон Бочкарев из 3side (Третья Сторона) сообщил о новой потенциальной проблеме с сервисами таргетированной рекламы, связанными с операторами связи. Если верить опубликованному разбору, некоторые из таких платформ позволяют буквально по одному звонку или одному переходу по ссылке собрать о человеке крайне подробный цифровой профиль.

Автор материала на «Хабре »напоминает, что ещё полтора года назад уже описывал похожую историю с «пробивом» абонентов через рекламный сервис.

Тогда публикация вызвала резонанс, и уязвимость, по его словам, в итоге закрыли. Но теперь, как утверждается, на других площадках ситуация может быть даже хуже.

Для регистрации в одном из таких сервисов, как пишет автор, оказалось достаточно принять СМС на любой номер. После этого пользователю открывались инструменты настройки рекламной аудитории: геолокация, фильтрация по звонкам, интересам, сайтам, данным о полученных сообщениях и другим признакам.

Самое неприятное здесь — сочетание этих фильтров. По описанию автора, можно сузить аудиторию сначала по геозоне, затем по факту звонка с определённого номера, а потом ещё сильнее сократить выборку за счёт пересечений и дополнительных параметров. В результате, как утверждается в публикации, удаётся фактически деанонимизировать конкретного человека: понять, где он живёт, где бывает, где работает и какими сервисами пользуется.

 

 

Отдельное внимание автор уделяет так называемым рекламным счётчикам. Логика здесь такая: если поставить счётчик на сайт и заманить туда конкретного человека, то затем его визит можно использовать как фильтр в рекламной системе. А дальше — попытаться получить о нём уже куда более широкий набор данных, чем просто факт посещения страницы.

Среди параметров, которые, по словам автора, доступны в таких системах, — пол, возраст, уровень дохода, интересы, посещаемые сайты, отправители СМС, сведения о звонках, семейный статус, наличие недвижимости, автомобиля и даже данные о детях. Если всё это действительно доступно в описанном виде, речь идёт уже не просто о рекламной аналитике, а о крайне удобном инструменте для слежки и «пробива».

Отдельно подчёркивается, что для подобных действий якобы не нужно запускать реальную рекламную кампанию и тратить деньги: достаточно этапа предварительной оценки аудитории. И именно это, по мнению автора, делает проблему особенно опасной — входной порог минимален, а потенциальная польза для злоумышленников огромна.

При этом в публикации прямо говорится, что проблема, по мнению автора, носит системный характер. Даже если один конкретный сервис закроет такую возможность, аналогичные механики могут оставаться у других игроков рынка. Более того, автор отдельно утверждает, что данные между участниками этого сегмента могут передаваться и использоваться шире, чем кажется обычному абоненту.

В итоге пользователям стоит исходить из того, что их мобильная активность может быть куда менее приватной, чем принято думать. А главный вывод здесь, пожалуй, в том, что вопрос уже давно не только в рекламе. Когда инструменты маркетинга позволяют восстанавливать личные связи, маршруты и цифровые привычки конкретного человека, это выглядит уже как история про массовую слежку под вполне легальной вывеской.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru