Представлен концепт двухфакторной авторизации при помощи фоновых шумов

Представлен концепт двухфакторной авторизации при помощи фоновых шумов

Специалисты швейцарской высшей технической школы Цюриха представили проект Sound-Proof. Это приложение призвано сделать двухфакторную аутентификацию более удобной. С Sound-Proof больше не придется генерировать защитные коды или ждать SMS-сообщений с паролем, приложение способно произвести аутентификацию пользователя, анализируя фоновые шумы.

Ученые из Цюриха утверждают, что их изобретение могло бы здорово облегчить пользователям жизнь. Любое приложение, интегрированное с Sound-Proof, может пройти этап двухфакторной авторизации, просто проверив фоновые шумы. К примеру, пользователь заходит со своего ПК на некий сайт, поддерживающий Sound-Proof. Сайт просто пингует приложение Sound-Proof на телефоне или планшете пользователя, и оба устройства (ПК и смартфон) «слушают» фоновые шумы пару секунд. Если оба устройства «слышат» одно и то же – аутентификация пройдена, пишет xakep.ru.

Интересно, что на компьютер при этом не нужно устанавливать никаких специальных программ и расширений, то есть можно воспользоваться и чужим ноутбуком, и компьютером в кафе.

Приложение работает в фоновом режиме и автономно, то есть пользователю не понадобится доставать телефон из кармана, разблокировать его и производить какие-либо действия. «Прослушка» запускается автоматически, по сигналу сервера, затем приложение создает цифровую сигнатуру услышанного и отправляет на сервер для анализа. Если сигнатуры с ПК и смартфона совпали – все хорошо.
Создатели Sound-Proof подчеркивают, что ради сохранения приватности, на сервер отправляется только сигнатура, но не сам записанный звук, окружающий пользователя в данный момент.

К сожалению, при всех удобствах, данная технология имеет свои минусы. Для начала, смартфон или планшет должны быть на связи, что предполагает работающий Wi-Fi или возможность передачи данных через сотовую сеть. Плюс, если хакеры настроены решительно и пользователь – не случайная цель, они вполне могут проследить за человеком и, оказавшись вместе с ним в общественном месте, войти в аккаунт. Также есть шанс, что кто-то смотрит ту же телепередачу, или слушает ту же радиостанцию, что и пользователь. Теоретически, в таком случае можно подделать сигнатуру, но многое зависит от конкретных окружающих шумов и задержек в бродкасте. Так как приложение работает в фоновом режиме, в любом из перечисленных случаев, пользователь ничего не заметит и не узнает, что его взломали, до тех пор, пока не станет слишком поздно.

Впрочем, пока Sound-Proof еще не готовый продукт, а исследовательский проект, который может сильно измениться к моменту релиза.

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

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

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