1. Для просмотра полной версии форума нужно Войти или зарегистрироваться
    Скрыть объявление
  2. В период военного положения в Украине рекомендуем сохранять трезвость, это жизненно важно как вам так и вашим близким, возможно вам придётся их защищать и для этого лучше оставаться трезвыми! Нужно пережить это не лёгкое время, помогайте друг другу чем можете, мы с вами! Гуманитарная помощь жителям Украины
    Скрыть объявление

Новый метод на базе ИИ позволяет подсмотреть вводимый PIN-код в банкоматах

Тема в разделе "В курсе событий", создана пользователем daddydwarf, 19/10/21.

  1. TS
    daddydwarf

    daddydwarf Местный житель Помощник

    Регистрация:
    12/6/19
    Сообщения:
    10.827
    Карма:
    484
    Репутация:
    1.018
    Оценки:
    +4.563/3/-8

    [​IMG]
    Исследователи из Италии и Нидерландов разработали метод машинного обучения, способный определять вводимый человеком PIN-код в банкомат. Новый метод работает даже в тех случаях, когда клиент банкомата прикрывает рукой панель ввода.
    Разработанный метод включает обучение сверточной нейронной сети (CNN) и модуля долгосрочной краткосрочной памяти (LSTM) на видеозаписях ввода PIN-кода, прикрытого рукой. Система, отслеживающая движения руки и позиционирование во время ввода PIN-кода, может предсказать 41% 4-значных и 30% 5-значных PIN-кодов за три попытки (максимальное количество попыток, которое банк допускает перед блокировкой счета клиента). В тестах приняли участие 58 добровольцев, которые использовали случайные PIN-коды.
    Поскольку экран банкомата вряд ли будет скрыт во время ввода PIN-кода, время нажатия клавиши может быть установлено путем синхронизации движений руки с появлением «замаскированных» цифр (обычно звездочек), которые появляются на экране банкомата в ответ на запрос пользователя. Синхронизация показывает точное расположение рук в «скрытом» сценарии в момент ввода.
    Сбор данных проводился в течение двух сеансов с использованием волонтеров-правшей для исследования. Каждый участник набрал 100 случайно сгенерированных 5-значных PIN-кодов, обеспечивая равномерное покрытие всех десяти возможных нажатий на клавиатуре. Таким образом, исследователи собрали 5 800 индивидуальных вводов PIN-кода.
    Наборы данных были разделены на наборы для обучения, проверки и тестирования, причем обучение проводилось на процессоре Intel Xeon, работающем на E5-2670 2,60 ГГц и оснащенном 128 ГБ оперативной памяти. Данные были реализованы на Keras2.3.0-tf (TensorFlow 2.2.0) и Python 3.8.6 на трех графических процессорах Tesla K20m с 5 ГБ видеопамяти каждый.
    Рассматривая меры противодействия существующим системам, исследователи считают, что реально действенных средств защиты от такого рода атак не существует. Увеличение минимального числа необходимых цифр в PIN-коде затруднит запоминание чисел, случайный порядок расположения цифровых клавиш на программной клавиатуре сенсорного экрана также вызывает проблемы с удобством использования, а защитные пленки для экрана не только будут дорогими для установки на существующие банкоматы, но и, возможно, сделают способ атаки еще более простым в реализации. Исследователи утверждают, что их атака работоспособна даже тогда, когда скрыто 75% клавиатуры (закрытие большего количества затрудняет ввод текста пользователем).
     
    • Мне нравится Мне нравится x 1
Загрузка...