ИИ научили вычислять пароли по глазам аватарки владельца Apple Vision Pro

ИИ научили вычислять пароли по глазам аватарки владельца Apple Vision Pro

ИИ научили вычислять пароли по глазам аватарки владельца Apple Vision Pro

Университетские исследователи показали, как удаленно получать пароли и другой ввод с виртуальной клавиатуры Vision Pro. Метод GAZEploit основан на анализе движения глаз аватарки в ходе видеосвязи на гаджете Apple и использует с этой целью ИИ.

Очки смешанной реальности Vision Pro предоставляют возможность управления взглядом (айтрекинга) и при видеозвонках создают 3D-аватар, отображаемый собеседнику. Команда из Университета Флориды и Техасского технологического университета обнаружила, что этот персонаж точно воспроизводит направление глаз юзера, фиксируемое клавиатурой, и в результате может слить вводимые данные.

Атака GAZEploit проводится в два этапа. Вначале определяются расположение и размеры виртуальной клавиатуры (путем геометрических расчетов), а также сам факт ввода текста — по концентрации взгляда, снижению частоты морганий и характерному чередованию саккад (последовательное перемещение глаз по деталям объекта) и фиксаций (пауз).

Для вычисления стабильности айтрекинга был создан алгоритм, а также установлен порог, позволяющий различать саккады и фиксации. Все необходимые данные исследователи собрали с помощью 30 добровольцев, скормили их рекуррентной нейронной сети и в итоге получили точность определения набора на клавиатуре 98%.

На втором этапе GAZEploit проводится анализ. Снятая с аватарки информация сопоставляется с раскладкой виртуальной клавиатуры, и по результатам делаются выводы.

 

По словам исследователей, им удалось добиться точности определения «нажатых» клавиш 85,9% (precision, доля правильно классифицированных объектов среди всех объектов, которые к этому классу отнес классификатор, в том числе неверно) и полноты 96,8% (отношение верно классифицированных объектов класса к общему числу элементов этого класса, с учетом ложноотрицательных срабатываний).

Таким же образом можно перехватить не только пароль, но и ПИН-код, сообщение, адрес имейл. «Угадайка» в лабораторных условиях (до пяти попыток) показала следующие результаты:

 

О найденной уязвимости минувшей весной было доложено разработчику гаджета, и в конце июля Apple выпустила патч для CVE-2024-40865 в составе сборки VisionOS 1.3.

Предыдущее обновление этой ОС (июньское 1.2) содержало заплатку для другой дыры, объявившейся в Vision Pro, — CVE-2024-27812. Недочет позволял обойти защиту виртуального пространства пользователя и вбросить в него анимированные и озвученные «страшилки» — змей, пауков, летучих мышей.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru