Атака Mice-E-Mouse: прослушка через геймерскую мышь

Атака Mice-E-Mouse: прослушка через геймерскую мышь

Атака Mice-E-Mouse: прослушка через геймерскую мышь

Исследователи из Калифорнийского университета в Ирвайне доказали, что высокопроизводительная оптическая мышь вроде Razer Viper может слить на сторону секреты, озвученные пользователем во время работы на компьютере.

Разработанная ими атака Mic-E-Mouse полагается на высокую частоту опроса и чувствительность датчиков мыши, способных улавливать вибрации рабочей поверхности, создаваемые акустическими волнами.

Для сбора таких данных в сыром виде использовался опенсорсный софт, для их очистки — цифровая обработка сигналов, для анализа и воссоздания речи — ИИ-модель Whisper разработки OpenAI, обученная на готовых наборах аудиозаписей (англоязычных).

 

Тестирование показало точность распознавания от 42 до 62%; этого достаточно для скрытной прослушки, и микрофон в этом случае не понадобится.

Наиболее уязвимы к Mice-E-Mouse оптические мыши 1-8 кГц, оборудованные датчиками с разрешением 20 000 DPI (точек на дюйм) и выше.

В качестве сборщика сырых данных годятся видеоигры, приложения для творчества и прочий высокопроизводительный софт. Злоумышленнику придется лишь получить к нему доступ, а обработку и реконструкцию можно выполнять удаленно и в удобное время.

 

Издавна известно, что беспроводные мыши также уязвимы к Mousejacking — подмене пользовательского ввода с целью развития атаки.

Yandex B2B Tech добавила ИИ-инструменты для поиска уязвимостей в коде

Yandex B2B Tech обновила платформу для разработки SourceCraft, добавив новые ИИ-инструменты для работы с уязвимостями и командной разработки. Обновления уже доступны всем пользователям и ориентированы не только на индивидуальные проекты, но и на работу с крупными корпоративными кодовыми базами.

Главное новшество — усиление блока безопасности. На платформе появился ИИ-агент на базе SourceCraft Code Assistant, который автоматически проверяет код на уязвимости и оформляет найденные проблемы в виде карточек.

В каждой из них ИИ помогает разобраться, насколько риск серьёзный, каким образом уязвимость может быть использована и как её корректно исправить — с примерами безопасного кода. За счёт этого анализ, который раньше мог занимать часы и требовать участия профильных специалистов, теперь укладывается в минуты.

Дополнительно в SourceCraft появился центр контроля уязвимостей с интерактивными дашбордами. Они показывают, какие системы затронуты, какие типы уязвимостей встречаются чаще всего и где сосредоточены зоны повышенного риска. Это упрощает приоритизацию и помогает смотреть на безопасность не фрагментарно, а в масштабе всей разработки.

Обновления затронули и командную работу. ИИ-агент SourceCraft Code Assistant теперь автоматически формирует краткие описания изменений в коде, чтобы разработчикам было проще ориентироваться в правках коллег. Также в платформе появилась возможность фиксировать состав версий ПО и отслеживать их готовность, что делает процесс разработки более прозрачным и упрощает координацию между командами.

В Yandex B2B Tech отмечают, что в крупных организациях с сотнями разработчиков и тысячами репозиториев критически важны прозрачность рисков и управляемость процессов. По словам руководителя платформы SourceCraft Дмитрия Иванова, в дальнейшем платформа будет развиваться в сторону мультиагентных ИИ-помощников, которые смогут учитывать контекст всей компании, помогать командам взаимодействовать друг с другом и показывать руководству, как технические уязвимости влияют на бизнес-процессы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru