Новый вектор атаки извлекает данные из нажатий клавиш с точностью 95%

Новый вектор атаки извлекает данные из нажатий клавиш с точностью 95%

Новый вектор атаки извлекает данные из нажатий клавиш с точностью 95%

Группа исследователей из университетов Великобритании подготовила модель обучения, которая может извлекать данные из звука нажатий клавиш клавиатуры. По словам специалистов, в тестах точность составила 95%.

Интересно, что при использовании Zoom для обучения алгоритма точность упала до 93%, однако это по-прежнему очень высокий процент и фактически рекорд для таких условий.

Подобные атаки критически отражаются на безопасности данных, так как с их помощью злоумышленники могут вытащить пароли, сообщения и другую личную информацию.

Кроме того, стоит учитывать, что у акустических атак есть ощутимое преимущество перед атаками по сторонним каналам: последние всегда требуют специальных условий и, как правило, ограничиваются дистанцией и количеством передаваемых данных; а вот акустические стали гораздо проще в реализации из-за массы устройств с микрофонами, обеспечивающими качественную передачу звука.

Первым шагом в описанном исследователями векторе будет запись нажатий клавиш, именно эти данные используются для тренировки алгоритма. В реальном сценарии этого можно добиться так: заразить мобильное устройство жертвы вредоносной программой и использовать микрофон смартфона для записи нажатий клавиш.

Есть и другой подход: записать нужный звук в процессе звонка по Zoom. Обучая модель, специалисты нажимали 36 клавиш на MacBook Pro, каждую 25 раз, и записывали звук, издаваемый каждой клавишей.

 

После этого эксперты формировали спектрограммы, визуализирующие разницу между звуками. Эти спектрограммы тренировали CoAtNet, классификатор изображений.

В тестах исследователей использовалась клавиатура Apple, которой корпорация оснащала все свои ноутбуки, выпущенные за последние пару лет. В 17 сантиметрах от лэптопа лежал iPhone 13 mini, а также использовался Zoom.

 

Согласно отчету (PDF), CoANet удалось достичь 95% точности при использовании рядом лежащего iPhone, 93% — при использовании Zoom и 91,7%, если в дело вступал Skype.

Бесплатные VPN: чем на самом деле платят пользователи за халяву

VPN давно стали привычной частью цифровой жизни: они помогают скрывать трафик от провайдеров и рекламщиков, а заодно дают доступ к контенту из других регионов. Но когда дело доходит до выбора сервиса, многие автоматически смотрят в сторону бесплатных VPN. И делают это зря.

Эксперты по кибербезопасности предупреждают: если вы не платите за VPN деньгами, скорее всего, вы платите своими данными.

Достаточно открыть Google Play и вбить в поиск «VPN», чтобы увидеть десятки «бесплатных» сервисов. Они обещают анонимность, защиту и свободу от слежки, но на практике часто делают ровно противоположное.

Многие такие VPN собирают пользовательские данные и продают их рекламодателям — тем самым, от кого пользователи как раз пытаются спрятаться. Получается парадокс: человек включает VPN, чтобы избежать трекинга, а в итоге добровольно отдаёт свои данные третьим лицам.

Даже если VPN нужен лишь для обхода региональных ограничений, риск утечки персональной информации вряд ли стоит просмотра эксклюзивного сериала.

Одна из главных причин, почему люди выбирают бесплатные VPN, — уверенность, что платные сервисы стоят дорого.

Пользователи часто идут ещё дальше: пользуются акционным тарифом пару лет, затем просто переходят на другой сервис с новой скидкой. Немного хлопот — и никакого риска для данных.

Если вы всерьёз задумываетесь о конфиденциальности, бесплатный VPN — не лучший выбор. Вместо того чтобы тратить время на проверку сомнительных приложений, эксперты советуют вложиться в недорогой платный сервис и забыть о проблеме на несколько лет.

Вопрос тут не в удобстве и даже не в скорости. А в том, кто именно получает доступ к вашим данным — вы сами решаете или это делают за вас.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru