HDMI и ИИ: эксперты рассказали о новом способе кражи данных

HDMI и ИИ: эксперты рассказали о новом способе кражи данных

HDMI и ИИ: эксперты рассказали о новом способе кражи данных

Интерфейс HDMI и искусственный интеллект — вот всё, что требуется злоумышленникам для кражи ваших конфиденциальных данных. По крайней мере об этом свидетельствует отчёт специалистов Республиканского университета Уругвая.

В выложенном на ресурсе arXiv исследовании (PDF) утверждается, что экспертам удалось утащить тестовые данные с помощью сканирования электромагнитного излучения. В ходе эксперимента использовался следующий сетап:

  • антенна;
  • ВЧ-фильтры и усилитель;
  • SDR;
  • компьютер, выступающий в роли атакующего, на котором работает блок-схема GNU Radio.

 

Что касается аппаратной составляющей, эксперты перечисляют процессор Intel Core i7-10700F, 64 ГБ оперативной памяти и видеокарту NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU с 24 ГБ памяти.

С помощью этого набора специалисты поймали электромагнитное излучение от подключённого к целевому компьютеру HDMI-кабеля, а искусственный интеллект задействовали для анализа и расшифровки полученных данных.

 

Параллельно вводя пароли на целевом устройстве, исследователи пытались перехватить их и расшифровать с помощью ИИ. В отчёте также публикуются примеры полученных комбинаций с помощью gr-tempest (вверху), Pure Model (в центре), а также исходное изображение (внизу).

 

Эксперты привели таблицу производительности использованных моделей, которая оценивалась как на искусственных, так и на реальных снимках. Лучшие показатели выделены жирным шрифтом.

Подпишитесь на новости

ИИ используют 83% команд разработки, но до рабочих систем доходят лишь 24%

Нейросети в разработке уже почти повсюду, а вот их результаты в рабочих системах — заметно реже. Сгласно опросу SimpleOne, ИИ используют 83% команд, однако только 24% внедряют полученное в действующие системы.

Полные результаты компания опубликовала на своём сайте. В 41% случаев с ИИ экспериментируют отдельные сотрудники по собственной инициативе, ещё 18% команд проводят пилоты.

Начать пользоваться технологией в ближайшие полгода планируют 8%.


Чаще всего нейросетям поручают написание кода и конфигураций — этот вариант выбрали 60% респондентов. Аналитику и подготовку техзаданий отметили 49%, документацию — 44%.

Тестирование и код-ревью пока набрали 26%, разбор багов — 28%. При этом именно тесты и анализ ошибок участники охотнее всего готовы передать ИИ-агентам: 61% и 54% соответственно. Желающих делегировать поиск собственных промахов хватает.


Главный тормоз — безопасность: утечек кода и данных опасаются 68% опрошенных. Стоимость лицензий и токенов беспокоит 58%, качество результата — 48%.

Нехватку компетенций назвали лишь 8%, отсутствие поддержки руководства — 5%. Начальство, получается, мешает реже, чем счёт за инструменты и перспектива отправить исходники не туда.

Ускорения минимум в полтора раза ожидают 48% участников. Это именно ожидания, а не замеренная производительность. Ещё 31% затруднились оценить эффект.

Опрос прошёл в октябре 2026 года среди 90 специалистов, преимущественно из крупных компаний: 71% работали в организациях со штатом более тысячи человек.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru