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.

VK Tech запускает отдельное ИИ-направление для корпоративных клиентов

VK Tech выделяет отдельное направление, связанное с искусственным интеллектом для корпоративных заказчиков. Компания собирается развивать решения для внедрения ИИ в защищённой инфраструктуре организаций — от вычислительных мощностей и хранения данных до прикладных сервисов.

Как следует из сообщения компании, среди ключевых задач нового направления — создание корпоративной ИИ-платформы, а также усиление ИИ-функциональности в существующих продуктах VK Tech. Для этого планируется использовать и собственные разработки VK, включая языковую модель Diona.

Руководить ИИ-направлением будет Роман Стятюгин, который ранее возглавлял команду аналитических сервисов VK Predict.

В VK Tech отмечают, что корпоративный рынок ИИ постепенно уходит от стадии экспериментов. Если раньше компании чаще тестировали отдельные инструменты или точечные сценарии, то теперь всё чаще рассматривают ИИ как полноценную технологию для перестройки бизнес-процессов и повышения эффективности.

При этом один из главных вопросов для корпоративного сегмента — безопасность. Именно поэтому, как считают в компании, растёт спрос на внедрение ИИ не в публичной среде, а внутри защищённого контура организаций, где можно контролировать данные и доступ к ним.

По сути, VK Tech делает ставку на то, что бизнесу нужны не разрозненные ИИ-сервисы, а более цельная инфраструктура, которую можно встроить в существующие процессы компании и использовать в более предсказуемом режиме.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru