Исследователи пришли к неутешительным выводам: несмотря на то что встроенные в изученные гаджеты датчики не могут (пока) составить альтернативу "традиционным" кейлоггерам, они позволяют сформировать поведенческий профиль пользователя и зафиксировать моменты ввода критически важных данных. Такое профилирование может происходить незаметно, с помощью легитимных приложений, исполняемых непосредственно на самом устройстве. Оно дает хакерам дополнительные возможности по проникновению в частную жизнь жертвы и облегчает доступ к корпоративной сети компании, в которой она работает.
Носимые киберфизические системы однозначно расширяют поверхность атаки для потенциальных злоумышленников. Причем основная опасность лежит не в области прямого перехвата вводимых данных — это достаточно сложно (наиболее успешные результаты достигаются с применением нейронных сетей), и точность пока оставляет желать лучшего, сообщается в блоге "Лаборатории Касперского".
Опасность скрывается в возможностях профилирования физического поведения пользователей по сигналам встроенных датчиков. Будучи "умными", устройства способны начинать и останавливать запись информации с датчиков не только по командам извне, но и по наступлению определенных событий или выполнению определенных условий.
Записанный сигнал может быть передан телефоном на сервер злоумышленника, как только появится доступ к интернету. Так, ничем не примечательное фитнес-приложение или новый циферблат часов из магазина Google Play вполне может использоваться против вас, причем уже сейчас. Усугубляется ситуация тем, что достаточно один раз отослать вашу геометку и запросить разрешение на получение адреса электронной почты, на которую зарегистрирован аккаунт Google Play, и по вашим движениям можно будет узнать, кто вы, куда ходили, как часто пользовались смартфоном и когда вводили ПИН-код в банкомат.
Исследователи обнаружили, что извлечь из потока данные, которые, вероятно, будут соответствовать паролю или другой чувствительной информации — имени, фамилии, адресу электронной почты — довольно просто. Впоследствии, применив к ним всю мощь алгоритмов распознавания на ПК или в облачных сервисах, злоумышленники могут восстановить чувствительную информацию по записям сигналов акселерометра и гироскопа. Кроме того, накопление этих сигналов в течение длительного времени позволяет, по сути, отслеживать перемещения пользователя — причем без использования геоинформационных сервисов (таких как GPS, GLONASS или сигналов вышек базовой связи).
Эксперты установили, что применение доступных даже для вычислительных мощностей самого носимого устройства методов анализа сигналов с таких встроенных датчиков, как акселерометры и гироскопы, позволяет установить моменты ввода одного и того же текста (например, данных аутентификации) с точностью до 96% в случае с настольными компьютерами и с точностью до 64% — с мобильными гаджетами.
Вероятный сценарий применения носимых устройств злоумышленниками связан с загрузкой на смарт-часы легитимного приложения, например фитнес-трекера, который периодически будет отправлять на сервер пакеты данных размером в несколько десятков килобайт (в частности, для 13-символьной парольной фразы размер несжатой "сигнальной сигнатуры" составил порядка 48 килобайт).
Поскольку сами по себе программы не являются вредоносными, исследователи предполагают, что, помимо экспериментально проверенных устройств на Android Wear/Android for Smartwatch, такой сценарий может быть применим и для смарт-часов продукции Apple.
http://www.vestifinance.ru/articles/102235?utm_referrer=https%3A%2F%2Fzen.yandex.com
Комментариев нет:
Отправить комментарий