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.

Роботов можно взломать голосом и превратить в оружие за минуты

Коммерческие роботы оказались куда уязвимее, чем принято считать. Эксперты по кибербезопасности предупреждают: некоторые модели можно взломать за считаные минуты, причём без сложных инструментов — достаточно голоса или беспроводного соединения.

Это наглядно продемонстрировали китайские исследователи в недавних тестах и на хакерских соревнованиях GEEKCon в Шанхае.

Специалисты показали, как уязвимости в роботах позволяют получить полный контроль над машиной, а затем распространить атаку на другие устройства поблизости.

Оказалось, что современные гуманоидные роботы можно буквально «перехватить» с помощью голосовых команд. В ходе эксперимента был использован коммерческий робот Unitree стоимостью около 100 тысяч юаней (примерно $14,2 тыс.), оснащённый встроенным ИИ-агентом для автономного управления и взаимодействия с человеком.

Из-за уязвимости в системе управления исследователям удалось обойти защитные механизмы и получить полный контроль над роботом, пока тот был подключён к интернету. Но на этом эксперимент не закончился. Уже взломанный робот передал эксплойт другому устройству — даже без подключения к Сети, используя беспроводную связь на короткой дистанции. Через несколько минут второй робот также оказался под контролем атакующих.

Чтобы показать, что речь идёт не о теоретических рисках, исследователи дали роботу агрессивную команду. Машина двинулась к манекену на сцене и ударила его. Демонстрация стала наглядным напоминанием: даже отключение от интернета не гарантирует безопасность, если роботы работают в группе.

Проблемы с безопасностью роботов Unitree всплывали и ранее. В октябре исследователи сообщили об уязвимости в Bluetooth, которая позволяет получить root-доступ по воздуху. Это открывает путь к созданию своеобразных «робо-ботнетов», когда один взломанный робот заражает остальные.

В отличие от классических кибератак, где последствия ограничиваются утечками данных или финансовыми потерями, взлом роботов несёт прямую физическую угрозу. По мере того как машины становятся мобильнее и автономнее, они потенциально могут причинить вред людям или нарушить работу критически важных процессов.

Как отмечает South China Morning Post, пока интеллектуальные роботы в основном используются в демонстрационных зонах, офисах и учебных проектах. Но их всё чаще рассматривают для задач в инфраструктуре, медицине, охране и уходе за пожилыми людьми — и здесь цена ошибки резко возрастает.

Эксперты предупреждают: взломанный домашний робот может тайно собирать конфиденциальную информацию или представлять угрозу для жильцов. В промышленности скомпрометированные машины способны выводить из строя производственные линии, вызывать остановки и даже приводить к жертвам. А в случае автономного транспорта речь может идти уже не о сбое, а о целенаправленно «вооружённой» системе.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru