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.

В Android появится блокировка приложений по отпечатку и ПИН-коду

Google наконец решает одну из самых бытовых проблем безопасности, когда даёшь кому-то свой смартфон на минуту, а внутри у тебя половина жизни. В свежей сборке Android Canary 2603 появилась функция App Lock — возможность поставить дополнительную защиту на любое приложение.

Теперь, чтобы открыть, например, галерею, мессенджер или банковское приложение, потребуется отпечаток пальца или ПИН-код.

Функционально всё работает просто: достаточно зажать иконку приложения, и в выпадающем меню появится опция блокировки. После включения App Lock приложение нельзя открыть без аутентификации, уведомления от него скрываются, виджеты исчезают с рабочего стола, пропадают быстрые ярлыки.

 

По сути, приложение становится полностью «невидимым» без разблокировки. Google сразу предупреждает: если пользователь дал доступ к данным приложения каким-то ИИ-агентам или сервисам, они всё равно смогут к ним обращаться.

Пока неясно, можно ли, например, обойти защиту через тот же Gemini, но сам факт такого ограничения уже вызывает вопросы.

С Android 15 у Google уже есть функция Private Space — отдельный скрытый профиль, куда можно убирать приложения и данные. Но она подходит скорее для жёсткой изоляции.

App Lock — более гибкий вариант, поскольку не нужно не нужно прятать всё приложение, достаточно просто закрыть к нему доступ.

Если функция доберётся до релиза, это может сильно изменить повседневный сценарий использования смартфона. Его можно будет спокойно передать другому человеку, не переживая за личные данные.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru