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.

Собянин: камеры в Москве не вторгаются в личную жизнь

Мэр Москвы Сергей Собянин не считает, что развитие городских систем видеонаблюдения и цифровизации приводит к вторжению в личную жизнь граждан. По словам градоначальника, сотрудник полиции на перекрёстке тоже видит прохожих, автомобили и происходящие вокруг события. Однако это не означает вмешательства в частную жизнь.

В интервью РБК он заявил, что работа камер по своей сути мало отличается от присутствия полицейского на улице.

«Он вас видит. Ну, он же не вторгается в вашу личную жизнь. Ну, если вы начнете хулиганить, что-то такое вытворять, то... Тогда он подойдет и спросит, что вы делаете, и пресечет эти действия», — пояснил Собянин.

По мнению мэра, аналогичным образом работают и городские системы видеонаблюдения.

«Она есть и есть. Она фоновая. Она никакого отношения к вашей личной жизни не имеет. Поэтому никакого вторжения в личную жизнь там не происходит», — заявил он.

Тема городского видеонаблюдения и цифрового контроля остаётся одной из самых обсуждаемых в последние годы. Москва считается одним из мировых лидеров по количеству камер наблюдения и уровню цифровизации городских сервисов. Камеры используются для обеспечения общественной безопасности, контроля дорожного движения, поиска нарушителей и решения других задач.

При этом критики подобных систем регулярно поднимают вопросы о конфиденциальности данных и границах допустимого наблюдения со стороны государства.

Собянин же дал понять, что рассматривает камеры прежде всего как инструмент обеспечения порядка, а не как средство слежки за законопослушными гражданами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru