Датчики освещенности iPhone и Android можно использовать для слежки

Датчики освещенности iPhone и Android можно использовать для слежки

Датчики освещенности iPhone и Android можно использовать для слежки

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) доказали, что встроенные в iPhone и Android-устройства датчики освещенности позволяют отслеживать активность пользователя по жестам на сенсорном экране.

Эти датчики пассивно собирают данные об изменении интенсивности света, который частично блокирует рука при скроллинге и свайпинге, чтобы корректировать яркость и цветность экрана. Доступ к такой информации может получить любое приложение, в том числе шпионское, не запрашивая разрешение у пользователя.

Для демонстрации потенциального риска приватности университетские исследователи создали алгоритм визуализации, формирующий двумерные изображения на основе поступающих с датчиков данных. Оптимизация и очистка от шума осуществлялись с помощью технологии глубокого обучения.

Скорость передачи данных в данном случае невысока (в ходе тестов ученые получали один кадр жеста за 3,3 минуты на планшете под Android 8.1.0), а для пригодной для использования картинки нужен также ИИ, поэтому злоумышленники вряд ли сочтут подобный способ шпионажа целесообразным. Тем не менее проведенное в MIT исследование подтвердило существование неочевидных векторов атаки, которые стоит учитывать.

 

Во избежание абьюзов ученые предлагают производителям ОС ограничить доступ к датчикам освещения для приложений: пусть пользователи сами решают, отклонить или одобрить такой запрос. Уменьшить риск также поможет снижение частоты срабатывания датчиков до 1-5 Гц и уровня освещенности до 10-50 лк. Сами датчики лучше размещать сбоку, а не на фронтальной поверхности.

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru