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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Опасные стихи раскрыли уязвимости ИИ: до 60% успешных обходов

Исследователи из DEXAI нашли нестандартный, но весьма результативный способ обхода защит современных языковых моделей: оказалось, что многие ИИ куда менее устойчивы к опасным запросам, если скрыть их в стихотворении. Команда протестировала 25 популярных нейросетей и выяснила, что «поэтические» запросы обходят защиту примерно в 60% случаев.

У отдельных моделей уровень уязвимости подбирался почти к 100%. Для эксперимента специалисты подготовили около двадцати опасных стихов — тексты, в которых вредоносный смысл сохранялся полностью, но был завуалирован рифмой и метафорами.

 

Темы брались самые жёсткие: от создания опасных веществ до методов манипуляции сознанием. Чтобы добиться нужного эффекта, исследователи сначала формулировали вредоносные запросы, а затем превращали их в стихи при помощи другой ИИ-модели.

Контраст получился впечатляющим. На прямые запросы модели давали опасные ответы лишь в 8% случаев, тогда как стихотворная форма увеличивала вероятность прорыва защит до 43% и выше.

 

Разницу в подходах к безопасности между западными и российскими ИИ-комплексами пояснил директор по ИИ «Группы Астра» Станислав Ежов. По его словам, западные LLM часто можно обойти «простыми метафорами», тогда как отечественные системы строятся по более строгой архитектуре — с контролем безопасности на каждом этапе.

Он отметил, что в компании внедряют доверенный ИИ-комплекс «Тессеракт», разработанный с защитой ключевых компонентов на уровне ФСТЭК.

Ежов подчёркивает:

«Проблема уязвимости ИИ — это не просто интересный технический нюанс, а вопрос стратегической безопасности. Поэтому внимание к качеству защитных механизмов сегодня становится критически важным».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru