Исследователи из Университета Глазго разработали ИИ-систему ThermoSecure, которая анализирует следы тепла на клавиатуре от кончиков пальцев и угадывает пароли. Об этом пишет Techxplore.
По словам ученых, в течение 30-60 секунд после взаимодействия с кнопками на них остаются следы, которые может зафиксировать дешевая тепловизионная камера. Чем ярче область на изображении, тем раньше к ней прикасались.
Измеряя интенсивность теплых следов, можно узнать конкретные буквы, цифры или символы, из которых состоит пароль, а также определить их порядок. С помощью этой информации злоумышленники могут подобрать правильную комбинацию.
Руководитель исследования Мохамед Хамис рассказал, что в предыдущей работе неспециалисты успешно угадывали пароли, внимательно изучая тепловые изображения. Теперь ученый и его команда задействовали машинное обучение для улучшения точности атаки.
Для этого они сделали 1500 тепловизионных фотографий недавно использованных клавиатур QWERTY под разными углами. Затем они обучили алгоритм читать изображения и делать обоснованные предположения о паролях из подсказок сигнатур, используя вероятностную модель.
В ходе двух пользовательских исследований они обнаружили, что ThermoSecure способна раскрыть 86% и 76% паролей, если тепловизионное изображение было сделано в течение 20 и 30 секунд соответственно. Спустя минуту после взаимодействия с клавиатурой точность алгоритма снизилась до 62%.
Ученые также обнаружили, что в течение 20 секунд ThermoSecure способен успешно угадывать даже длинные пароли из 16 символов в 67% случаев. По мере уменьшения кодов доступа точность распознавания увеличивалась: 12-символьные — до 82%, восьмисимвольные — до 93%, а шестисимвольные — до 100%.
Также исследователи изучили дополнительные переменные, упрощающие подбор паролей для ThermoSecure. Одной из них стал стиль набора текста.
Ученые выяснили, что алгоритм хуже справляется с распознаванием паролей пользователей, печатающих вслепую. Менее опытные, как правило, дольше задерживают пальцы на клавишах, из-за чего она лучше сохраняет тепло.
На успех распознавания влияет и материал, из которого изготовлена клавиатура, утверждают специалисты.
По словам Хамиса, доступность тепловизионных камер и моделей машинного обучения позволят любому повторить подобную атаку.
