Перейти к содержанию

Подглядывание с помощью датчика освещенности | Блог Касперского


Рекомендуемые сообщения

Американские исследователи опубликовали в журнале Science статью, в которой описан нетривиальный метод подглядывания за пользователем с помощью встроенного датчика освещенности. Такое устройство установлено абсолютно во всех смартфонах и планшетах, многих ноутбуках и телевизорах. Его основная задача — реагировать на изменение освещенности и соответственно изменять яркость дисплея.

Но для начала необходимо пояснить, зачем использовать плохо подходящий для записи изображения инструмент, когда в любом смартфоне можно воспользоваться обычной камерой? Дело в том, что такие «плохо подходящие» датчики обычно никак не защищены. Представим себе, что атакующий уговорил пользователя установить на смартфон вредоносную программу. Получить доступ к очевидно небезопасным системам, таким как микрофон или фотокамера, ей будет достаточно непросто, а вот к датчику освещенности — пожалуйста, сколько угодно.

Так вот, исследователи доказали, что такой датчик можно использовать в качестве замены фотокамеры. Например — получить снимок руки пользователя, который набирает пин-код на виртуальной клавиатуре. В теории после анализа таких данных можно реконструировать и сам пароль. Это крайне интересная научная работа, хотя и (спойлер!) совершенно непрактичная. В этой статье мы попробуем пересказать ее простыми словами.

Схематическое изображение метода

Схематическое изображение метода «фотосъемки» с использованием датчика освещенности. Источник

Датчик освещенности — штука довольно примитивная. Это светочувствительный фотоэлемент, с помощью которого несколько раз в секунду измеряется яркость освещения. В цифровой фотокамере используются очень похожие (возможно, более миниатюрные) светочувствительные датчики, но там их много миллионов. Объектив проецирует на такую матрицу изображение, яркость каждого элемента измеряется, в результате получается цифровая фотография. По аналогии, датчик освещенности можно назвать самой примитивной цифровой фотокамерой в мире: ее разрешение составляет ровно один пиксель. Как вообще такая штука может фиксировать происходящее вокруг устройства?

 

Посмотреть статью полностью

Ссылка на комментарий
Поделиться на другие сайты

Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать

Вы сможете оставить комментарий после входа в



Войти
  • Похожий контент

    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Мы живём в эпоху ИИ-хайпа. Искусственный интеллект там, сям, здесь и там, везде и весь такой перспективный, слегка загадочный, но непременно сопровождающий человечество в светлое будущее технологической пока ещё непонятной чёрнодырочной сингулярности.
      Вероятно, некоторый читатель мог заметить в предыдущем предложении сарказм – а зря. Автоматизация на основе машинного обучения (ещё один термин: «ML» = «machine learning»), нейросетей и прочего ИИ уже подмяла под себя многие отрасли нашей жизни, и то ли ещё будет на линии хомосапиенсного развития. Кому интересно нырнуть в тему – поищите что уже случилось по линии промышленных революций Один, Два, Три и даже Четыре.
      В этом тренде кибербезопасность была, пожалуй, одним из пионеров использования новых, умных технологий. А что мне особенно приятно и гордо в этом процессе – наша компания была одной из первых в отрасли, начавших успешно внедрять это самое светлое ИИ-будущее. А как иначе справляться, например, с почти полумиллионом (на начало 2025 года) новых зловредов каждый день? Столько экспертов ни одна образовательная система мира не выпустит. Выход один – создавать умные системы, способные самостоятельно и с высокой точностью нейтрализовывать кибератаки. Экспертам же оставлять только самые сложные случаи и, конечно, непростую задачу такие системы изобретать и постоянно докручивать.
      На днях у нас случился радостный юбилей. 20 лет назад зародился прототип самой первой ИИ/ML технологии для автоматического анализа вредоносного кода и производства «детектов» – антивирусных обновлений, которые защищают компьютеры, гаджеты и прочие устройства от новых атак.
      Технология получила с первого взгляда странное название «Автодятел». Но на самом деле здесь всё просто: «дятлами» у нас ласково и в шутку назывались эксперты-аналитики, «долбящие» вирусы обрабатывающие входящий поток подозрительных файлов, а, соответственно, «автодятел» выполнял эту работу сам. Кстати, в то время я тоже работал «дятлом».
      Покопав архивы, мы нашли не только дату рождения первого птенца автоматИИзации, но и любопытные фотографии планов по его созданию. И место рождения вспомнили. Гнездо располагалось на 14 этаже здания «Радиофизики» на Планерной, где мы тогда снимали офис. Теперь устраивайтесь поудобнее, я расскажу вам увлекательную историю. Начиналось всё примерно вот как.
      С четверть века назад зловреды и встречались куда реже, да и были куда технологичнее современных, хотя писали их пионеры-энтузиасты, изобретательные программисты-одиночки и киберхулиганы. Поэтому и исследовать их было одно удовольствие — что ни вирус, то что-то новое узнаёшь, чему-то учишься. Я тогда вместе с остальными «дятлами» собственноручно «долбил» зловредов — анализировал поток вредоносных программ, если по-научному. Разумеется, к этому моменту собрать все существующие зловреды в одну книжку как в 1992 году уже было сложновато, но тем не менее с потоком мы справлялись, а в конце каждой рабочей недели я вручную собирал обновление антивирусных баз.
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Сканирование жестких дисков рабочих компьютеров — простая ежедневная процедура, которая не мешает пользователю и не требует никаких ручных действий. Однако в случае с серверами ситуация осложняется, особенно если сканирование проводится при реагировании на инциденты и нужно внепланово проверить вообще все хранилища компании, а там — десятки терабайт данных. И при этом нужно обеспечить полную сохранность данных и не допустить заметного пользователям падения производительности. Чтобы не потерять время зря и не допустить дополнительных инцидентов, воспользуйтесь нашими советами и предосторожностями по списку. Советы, касающиеся непосредственно наших решений, мы даем на примерах Kaspersky Endpoint Security, но та же логика применима к другим защитным продуктам EPP/EDR.
      Предварительные проверки
      Проверьте конфигурацию компьютера, который будет проводить сканирование. Важно убедиться, что он имеет свежую и обновленную версию ОС, которая способна подключиться ко всем проверяемым дискам и корректно обработать данные: «понимает» длинные имена файлов с Unicode, может работать с файлами очень большого размера, файлами на разделах, чувствительных к регистру символов в именах, и так далее. Для ускорения проверки важно выбрать компьютер с мощным многоядерным процессором, значительным количеством памяти и быстрым локальным хранилищем для временных файлов.
      Убедитесь, что доступ к дискам будет быстрым. Компьютер должен подключаться ко всем хранилищам либо напрямую (local storage), либо через быстрый сетевой интерфейс по производительному протоколу (в идеале — по разновидности SAN).
      Проверьте резервные копии. Хотя сканирование не должно влиять на хранимые данные, в ситуации возможного заражения ВПО или повреждения файлов важно заранее продумать план «Б». Поэтому нужно тщательно проверить дату и состав свежей резервной копии всех данных, учесть, когда были учения по восстановлению данных, в общем, подтвердить полезность текущих версий бэкапа. Если актуальных резервных копий нет, нужно оценить риски, сроки и, возможно, создать резервную копию критических данных перед сканированием.
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Примерно год назад произошел масштабнейший ransomware-инцидент — атака на гиганта американского медицинского страхования, компанию UnitedHealth Group. Взлом имел настолько многочисленные и серьезные последствия, что все прошедшее с момента атаки время появлялись новые подробности о ходе атаки и ее итогах. К годовщине инцидента мы решили собрать все теперь уже доступные данные в одном материале.
      Ransomware-атака на UnitedHealth Group
      Сперва дадим контекст, который будет в особенности полезен для тех, кто не очень хорошо знаком с данной организацией. UnitedHealth Group — это крупнейшая компания на рынке медицинского страхования и медицинских услуг США. Ее капитализация составляет примерно $500 миллиардов. При этом UnitedHealth Group занимает девятое место по выручке среди всех корпораций мира, следуя в этом списке сразу после Apple.
      В состав UnitedHealth Group входят две компании. Первая из них, UnitedHealthcare, занимается медицинским страхованием. Вторая, Optum, специализируется на предоставлении разнообразных медицинских услуг — от фармацевтики и собственно медицинского обслуживания до ИТ-систем, используемых в здравоохранении.
      Последним занимается OptumInsight — одно из трех подразделений Optum, причем самое высокомаржинальное из них. Осенью 2022 года в OptumInsight вошла приобретенная UnitedHealth Group платформа Change Healthcare. Эта цифровая площадка обрабатывает заявления на получение страховых выплат, выступая в роли финансового посредника между пациентами, поставщиками медицинских услуг и страховщиками.
      Собственно, Change Healthcare и стала непосредственной целью атаки вымогателей: 21 февраля в ее системах начал работать шифровальщик, из-за чего платформа стала недоступна. Это вызвало настоящий хаос в американской системе здравоохранения: из-за невозможности быстрой обработки заявлений на страховые выплаты многие пациенты вынуждены были оплачивать лекарства и медицинские услуги из своего кармана. А медицинским учреждениям пришлось перейти в ручной режим обработки счетов.
      Восстановление пострадавших систем заняло многие месяцы: к примеру, клиринговый сервис Change Healthcare возобновил работу лишь в ноябре. В UnitedHealth Group даже создали специальный сайт, на котором можно следить за восстановительными работами. Даже сейчас, спустя год после атаки, на этом сайте публикуются регулярные обновления, а некоторые системы до сих пор имеют статус «доступна частично».
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Чуть больше года назад в посте Google OAuth и фантомные аккаунты мы уже обсуждали, что использование опции «Вход с аккаунтом Google» в корпоративные сервисы дает возможность сотрудникам создавать фантомные Google-аккаунты, которые не контролируются администратором корпоративного Google Workspace и продолжают работать после оффбординга. Недавно выяснилось, что это не единственная проблема, связанная с OAuth. Из-за недостатков этого механизма аутентификации любой желающий может получить доступ к данным многих прекративших деятельность организаций, перерегистрировав на себя брошенные компаниями домены. Рассказываем подробнее об этой атаке.
      Как работает аутентификация при использовании «Вход с аккаунтом Google»
      Некоторые могут подумать, что, доверяя опции «Вход с аккаунтом Google», компания получает надежный механизм аутентификации, использующий продвинутые технологии Google и широкие возможности интернет-гиганта по мониторингу пользователей. Однако на деле это не так: при входе с Google OAuth применяется достаточно примитивная проверка. Сводится она, как правило, к тому, что у пользователя есть доступ к почтовому адресу, который привязан к Google Workspace организации.
      Причем, как мы уже говорили в предыдущем материале о Google OAuth, это вовсе не обязательно Gmail — ведь привязать Google-аккаунт можно совершенно к любой почте. Получается, что при использовании «Входа с аккаунтом Google» доступ к тому или иному корпоративному сервису защищен ровно настолько надежно, насколько защищен почтовый адрес, к которому привязан Google-аккаунт.
      Если говорить несколько более подробно, то при аутентификации пользователя в корпоративном сервисе Google OAuth отправляет этому сервису следующую информацию:
      В теории в ID-токене Google OAuth есть уникальный для каждого Google-аккаунта параметр sub, но на практике из-за проблем с его использованием сервисы проверяют лишь домен и адрес электронной почты. Источник
       
      View the full article
    • KL FC Bot
      От KL FC Bot
      Легенды гласят, что наши смартфоны нас подслушивают. Оказывается, делать им это совсем не обязательно — информации, которую передают брокерам данных практически все установленные на вашем смартфоне приложения, от игр до прогноза погоды, с лихвой достаточно, чтобы составить на вас полное досье. И если долгое время под «слежкой в Интернете» подразумевалось, что поисковые и рекламные системы — а с ними и рекламодатели — знают, на какие сайты вы ходите, то с появлением смартфонов ситуация изменилась к худшему — теперь рекламодатели знают, куда вы ходите физически и как часто. Как у них это получается?
      Каждый раз, когда любое мобильное приложение собирается показать рекламу, за ваше внимание проходит молниеносный аукцион, определяющий на основании переданных с вашего смартфона данных, какую именно рекламу вам покажут. И, хотя вы видите только рекламу победителя, данные о потенциальном зрителе, то есть о вас, получают все участники торгов. Недавно поставленный эксперимент наглядно показал, как много компаний получают эту информацию, насколько она детализирована и как мало помогают защититься встроенные в смартфоны опции «Не отслеживать меня», «Не показывать персонализированную рекламу» и аналогичные. Но мы все же посоветуем способы защиты!
      Какие данные пользователя получают рекламодатели
      Все мобильные приложения устроены по-разному, но большинство из них начинают «сливать» данные в рекламные сети еще до того, как показать какую-либо рекламу. В вышеописанном эксперименте мобильная игра сразу же после запуска отослала в рекламную сеть Unity Ads обширный набор данных:
      информацию о смартфоне, включая версию ОС, уровень заряда батареи, уровень яркости и громкости, количество свободной памяти; данные о сотовом операторе; тип подключения к Интернету; полный IP-адрес устройства; код «вендора», то есть производителя игры; уникальный код пользователя (IFV) — идентификатор для рекламной системы, привязанный к производителю игры; еще один уникальный код пользователя (IDFA/AAID) — идентификатор для рекламной системы, единый для всех приложений на смартфоне; текущую геолокацию; согласие на рекламную слежку (да/нет). Интересно то, что геолокация передается, даже если она целиком отключена на смартфоне. Правда, приблизительная, вычисленная на базе IP-адреса. Но с учетом имеющихся в общем доступе баз соответствия физических и интернет-адресов, это может быть достаточно точно — с точностью до района города или даже дома. Если же геолокация включена и разрешена приложению, передаются точные данные.
      Согласие на рекламную слежку в описанном случае было передано как «Пользователь согласен», хотя автор эксперимента такого согласия не давал.
       
      View the full article
×
×
  • Создать...