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.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru