Учёные научили Wi-Fi распознавать людей по «отпечатку тела»

Учёные научили Wi-Fi распознавать людей по «отпечатку тела»

Учёные научили Wi-Fi распознавать людей по «отпечатку тела»

Итальянские исследователи придумали необычный способ вычислять людей — по тому, как их тела искажают проходящий Wi-Fi-сигнал. Технологию назвали WhoFi (да, название занято, но, видимо, авторов это не смутило). В основе метода лежит анализ Wi-Fi Channel State Information (CSI) — параметров, которые показывают, как сигнал проходит сквозь пространство.

Учёные утверждают, что этого достаточно, чтобы «узнать» человека, даже если у него нет с собой телефона.

Технология работает так: Wi-Fi-сигнал, проходя через помещение, взаимодействует с объектами и людьми, слегка меняя свою форму. Эти искажения можно «снять» с помощью специальных приёмников и проанализировать.

Оказывается, тело каждого человека влияет на сигнал немного по-своему — как отпечаток пальца. Если пропустить эти данные через нейросеть, можно получить уникальный цифровой «портрет».

Авторы — команда из Университета Сапиенца в Риме — утверждают, что их метод способен распознавать человека с точностью до 95,5% (на открытом наборе данных NTU-Fi). Для сравнения: похожий подход под названием EyeFi, предложенный в 2020 году, давал точность около 75%.

 

Чем эта технология лучше обычных камер? Во-первых, Wi-Fi-сигнал «видит» сквозь стены и не зависит от освещения. Во-вторых, визуально человека не снимают, так что, по мнению авторов, метод даже более «конфиденциальный», чем видеонаблюдение.

Правда, идентифицировать человека по имени или паспорту система не может — речь пока идёт только о том, чтобы «распознавать» одного и того же человека в разных местах.

WhoFi — это ещё один пример того, как из бытовой технологии вроде Wi-Fi можно выжать максимум и превратить её в инструмент наблюдения нового поколения.

Новый троян крадёт банковские данные и сам рассылает себя через WhatsApp

Исследователи из Elastic Security Labs обнаружили новый банковский троян TCLBanker. Он нацелен на 59 банковских, финтех- и криптовалютных платформ и распространяется через троянизированный MSI-установщик, замаскированный под Logitech AI Prompt Builder.

После заражения TCLBanker загружается в контексте легитимного приложения Logitech через стороннюю загрузку DLL. Такой подход помогает выглядеть менее подозрительно для защитных решений.

Троян также активно сопротивляется анализу. Он проверяет окружение, мешает запуску в песочницах и следит за появлением инструментов вроде IDA, Ghidra, x64dbg, dnSpy, Frida и ProcessHacker. Если замечает признаки анализа, вредоносная составляющая может не раскрыться.

Основной банковский модуль раз в секунду отслеживает адресную строку браузера через Windows UI Automation API. Если пользователь открывает сайт одной из целевых финансовых платформ, троян связывается с командным сервером и передаёт сведения о системе и жертве.

Дальше оператор получает довольно широкий набор возможностей: просмотр экрана в реальном времени, снятие скриншотов, кейлоггинг, перехват буфера обмена, выполнение команд, управление окнами, доступ к файловой системе и удалённое управление мышью и клавиатурой. Во время активной сессии троян может завершать процесс Диспетчера задач, чтобы пользователь не заметил происходящее.

Для кражи данных TCLBanker использует поддельные оверлеи. Он может показывать фейковые формы входа, ввод ПИН-кода, окна поддержки банка, экраны ожидания, имитацию Windows Update и другие элементы, которые маскируют действия злоумышленников.

Отдельно исследователи выделяют модуль самораспространения. TCLBanker ищет данные WhatsApp Web (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) в профилях Chromium, запускает скрытый экземпляр браузера и использует аккаунт жертвы для рассылки сообщений контактам.

 

Ещё один модуль работает через Microsoft Outlook. Вредоносная программа запускает Outlook, собирает контакты и адреса отправителей, а затем рассылает фишинговые письма уже с почты жертвы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru