Режим максимальной защиты в Android может оставить Chrome без WebGPU

Режим максимальной защиты в Android может оставить Chrome без WebGPU

Режим максимальной защиты в Android может оставить Chrome без WebGPU

Google, похоже, решила ещё сильнее закрутить гайки в режиме Advanced Protection Mode на Android. На этот раз речь идёт о WebGPU в Chrome — функции полезной и современной, но, как выясняется, не самой спокойной с точки зрения безопасности.

Advanced Protection Mode появился в Android 16 как режим защиты «в один клик». Он рассчитан в первую очередь на пользователей из группы повышенного риска — например, тех, кто может стать целью сложных кибератак, шпионских кампаний или попыток кражи данных. При его включении система активирует самые жёсткие защитные механизмы Android.

Теперь Google тестирует ещё одну меру: отключение WebGPU API в Chrome, если пользователь включает Advanced Protection Mode. Следы новой настройки обнаружили в Google Play Services v26.10.31.

В интерфейсе она выглядит вполне прямо: «Turn off WebGPU to help protect against security threats», то есть WebGPU предлагается выключить ради снижения рисков.

 

Сам WebGPU — это API, который позволяет веб-приложениям использовать графический процессор устройства для сложных вычислений и более быстрой отрисовки графики прямо в браузере. По сути, это более современный наследник WebGL с лучшей совместимостью с актуальными GPU, поддержкой вычислений общего назначения и доступом к более продвинутым графическим возможностям.

На практике штука мощная. Но именно в этом и проблема, поскольку чем больше у веб-кода возможностей работать почти вплотную к железу, тем интереснее он становится для злоумышленников. WebGPU уже связывали с уязвимостями, которые в отдельных случаях могли использоваться для удалённого выполнения кода. Да, такие дыры со временем закрывают, но обычно уже после того, как их кто-то нашёл. А до этого окна возможностей вполне хватает для атак на конкретные цели.

Сейчас WebGPU включён по умолчанию в Chrome 121 и новее на устройствах с Android 12+, если они используют Qualcomm или ARM GPU. То есть технология уже работает на довольно большом числе современных смартфонов.

Именно поэтому идея Google выглядит логично: если пользователь сознательно включает максимальную защиту, браузерные функции с потенциальной поверхностью атаки лучше заранее урезать.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru