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.

Подпишитесь на новости

Codex и Kimi провалили задачи после перевода промптов на русский

Попросили ИИ исправить код по-русски, а он сразу же решил обойтись без интернета и начал придумывать решение. Такое поведение заметила автор проекта worklore Валентина Конюхова: в её эксперименте Codex и Kimi K3.1 пропускали поиск, которым пользовались при англоязычных заданиях.

Подробности и методику она опубликовала на Хабре.

Автор провела 1350 прогонов: шесть задач, девять конфигураций агентов, задания на русском и английском (с подсказками и без них). У всех был доступ в интернет.

На одной задаче Codex с низким уровнем рассуждений нашёл нужный формат на форуме и справился во всех пяти англоязычных прогонах.


С русским заданием он ни разу не обратился в Сеть и получил ноль успешных решений. У Kimi K3.1 похожий провал произошёл на задаче с OAuth.

Зато заметка с нужным фактом возвращала результат до пяти успешных результатов из пяти. В среднем подсказки повышали успешность на 33 процентных пункта для английских заданий и на 39 — для русских. Язык самой заметки почти ничего не менял.


Стоит учитывать, что задач в примере было всего шесть, повторов немного, а причину изменения поведения автор не проверяла. Но на всякий случай смотрите в логи, искал ли агент ответ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru