Французский студент Тони Белтрамелли (Tony Beltramelli) опубликовал в сети магистерскую диссертацию, озаглавленную «Глубокий шпионаж: слежка с использованием умных часов и глубинного обучения». В соответствии с названием, Белтрамелли представил новый вектор атак, который использует датчики движения умных часов для перехвата PIN-кодов и прочей секретной информации.
Исследование Белтрамелли базируется на работе адъюнкт-профессора университета Иллинойса Ромита Роя Чондхри (Romit Roy Choudhury), который уже изучал вредоносный потенциал носимых устройств на примере часов Samsung Gear Live. Профессор пришел к выводу, что носимый гаджет может быть использован для перехвата нажатий клавиш, то есть может выступать в роли аппаратного кейлоггера.
В своем исследовании Белтрамелли ограничился перехватом данных с 12-клавишной клавиатуры, такие обычно используются в банкоматах, или отображаются на экране смартфона, во время ввода PIN-кода.
Студент использовал алгоритм глубинного обучения RNN-LSTM (Recurrent Neural Network — Long Short-Term Memory), чтобы научить искусственную нейронную сеть интерпретировать сигналы, получаемые от датчиков движения умных часов, а затем сопоставлять их с кнопками PIN-клавиатуры.
Чтобы доказать свою теорию на практике, Белтрамелли создал приложение для Sony SmartWatch 3, которое записывало данные акселерометра и гироскопа. Из-за аппаратных ограничений часов, студент не смог наладить прямую передачу собранных данных на сервер, пришлось прибегнуть к хитрости и настроить передачу на ближайшее Android-устройство (им выступил смартфон LG Nexus 4, передача осуществлялась посредством Bluetooth). Затем собранная информация уже отправлялась на сервер для последующего анализа.
Используя алгоритм, написанный с помощью Java, Python и Lua, Белтрамелли отсеял из записанных движений лишние шумы и смог выстроить паттерны для разных событий. К примеру, он научился определять, когда пользователь потянулся к экрану смартфона, чтобы набрать PIN-код, или когда он вводит PIN-код на клавиатуре банкомата.
Белтрамелли пишет, что данная архитектура способна достичь точности 73% при работе в роли тачлоггера и 59% точности при работе в роли кейлоггера. Обученная система, привыкшая оценивать датасеты разных клавиатур, также может угадывать нажатия клавиш с точностью 19%. Это позволит потенциальному злоумышленнику перехватывать нажатия на самых разных устройствах и клавиатурах, даже если исходно система обучалась на примерах совсем других девайсов.
Студент опубликовал исходные коды своего приложения и серверной части кода на GitHub. Кроме того, он сопроводил диссертацию видеороликом, который наглядно демонстрирует процесс перехвата движений и их последующую интерпретацию.
Взято с Xakep.ru