Эксперимент: насколько легко следить за человеком при помощи умных часов?

Можно ли использовать умные часы для того, чтобы шпионить за их владельцем? О да, и мы уже знаем немало способов. Но, как оказывается, есть еще один. Если на часы установлено зловредное приложение, которое отправляет данные с встроенных в устройство датчиков движения — акселерометра и гироскопа — на удаленный сервер, то по этим данным можно восстановить активность человека, на котором эти самые часы надеты.

То есть понять, что он делал: ходил, сидел, набирал текст на клавиатуре и так далее. Мы решили проверить, насколько страшна эта угроза на практике, и узнать, какие данные реально можно собрать.

Все подробности вы можете прочитать в нашем исследовании, здесь же мы дадим краткую выжимку. Итак, мы взяли часы на Android, написали простенькое приложение, обрабатывающее и пересылающее данные с акселерометра, и проанализировали их.

Действительно, по этим данным очень легко понять, когда человек идет, а когда — сидит. Более того, если начать разбираться и сравнивать, то можно понять, что вот в этот момент времени человек просто шел, а вот в этот — переходил с одной станции метро на другую: паттерны, полученные с датчика ускорения, немного различаются. Собственно, именно благодаря этому фитнес-трекеры умеют отличать ходьбу от езды на велосипеде, например.

Также легко понять, когда человек печатает что-то на компьютере. А вот что именно — понять уже сложнее. Разные люди набирают текст на клавиатуре очень по-разному: некоторые освоили десятипальцевую печать, некоторые печатают лишь двумя-четырьмя пальцами. В результате, если записывать сигнал с акселерометра, когда разные люди набирают на клавиатуре компьютера одну и ту же фразу, то полученные графики ускорения сильно отличаются. А вот если попросить одного и того же человека ввести пароль несколько раз подряд, то графики будут совпадать с довольно высокой точностью.

Это значит, что если взять нейронную сеть и, так сказать, надрессировать ее распознавать, как конкретный человек вводит текст, то становится возможно разобрать, что же именно он вводит. Если обучить нейронную сеть именно вашему стилю печати, то по графику с акселерометра из часов на вашей руке можно восстановить, как вы вводите пароль от вашего компьютера, и узнать этот пароль.

Впрочем, для этого нейронную сеть надо обучить — то есть следить за вами довольно продолжительное время. Процессоры в современных носимых гаджетах слишком слабы, чтобы можно было развернуть нейронную сеть прямо на них, поэтому придется отправлять данные на сервер.

И в этом для потенциального шпиона есть проблема: постоянная передача показаний акселерометра, во-первых, потребляет немало интернет-трафика, а во-вторых, сажает батарею носимого гаджета за считаные часы (за шесть, если быть точным). И то и другое легко заметить, то есть пользователь вполне может заподозрить, что с часами что-то не так.

Эту проблему можно решить, если не пересылать все данные постоянно, а искать некие ключевые моменты, когда и начинается самое интересное. Например, приложение на умных часах в состоянии распознать тот момент, когда человек пришел на рабочее место и сел за компьютер. За этим с высокой вероятностью последует ввод пароля от этого компьютера — и вот эти данные и надо отправить «в центр» для распознавания нейросетью.

Таких ключевых данных будет уже значительно меньше, то есть при этом подходе батарейка и интернет-трафик будут расходоваться не так сильно — и заметить слежку станет гораздо сложнее.

Итак, «заразив» ваши умные часы, можно распознать, что вы печатаете. Но сложно. Более того, с хорошей точностью распознать получится не все, а лишь некоторые фрагменты текста, которые вы за время слежки успеет ввести несколько раз — пароль для разблокировки компьютера, например. В рамках нашего эксперимента мы с точностью 96% смогли восстановить пароль от компьютера и с точностью до 87% — PIN-код от кредитки, когда человек вводит его в банкомате.

Впрочем, для злоумышленников такие данные будут не очень полезны — чтобы ими воспользоваться, нужно сначала завладеть вашим компьютером или кредиткой. А вот определить, скажем, номер карты и CVC-код так просто не получится.

Разница вот в чем: человек вводит пароль для разблокировки тогда, когда он только что вернулся к рабочему месту. То есть на графике с акселерометра сначала видна ходьба, а потом — набор на клавиатуре. И, передав данные лишь за небольшой период времени, вполне можно восстановить пароль.

А вот номер кредитки для покупки чего-то в Интернете человек вводит не сразу после того, как сел за стол, — этому, скорее всего, предшествует какое-то количество времени за компьютером, да и после ввода человек вряд ли сразу же уйдет. То есть определить точный момент ввода номера кредитки невозможно — и потому очень сложно его восстановить.

Тем более, что несколько раз вводить эту информацию за короткий промежуток времени никто не будет. Получается, что злоумышленник может легко украсть ту информацию, ввод которой повторяется несколько раз, причем этому вводу должна предшествовать какая-то другая, хорошо различимая для датчика движения активность. Это, кстати, лишний повод не использовать один и тот же пароль для разных сервисов.

Итак, в рамках нашего исследования мы показали, что при помощи данных, полученных с датчика ускорения умных часов, можно восстановить какую-то информацию о человеке: его перемещения и привычки, какую-то часть вводимой им с клавиатуры информации — например, пароль от ноутбука. «Заразить» умные часы зловредом, который мог бы передавать злоумышленникам нужную для восстановления этих сведений информацию, довольно просто. Достаточно сделать приложение — скажем, модный циферблат или, например, фитнес-трекер, добавить в него функцию считывания данных с акселерометра и загрузить в Google Play. В теории такое приложение даже зловредным не будет считаться, поскольку ничего откровенно вредоносного оно вроде бы не делает.

Стоит ли опасаться того, что кто-то попробует при помощи такого подхода за вами следить? Только если у этого кого-то есть для этого веский повод. Обычный злоумышленник, которого интересуют просто легкие деньги, а не конкретно вы, с помощью такого киберфизического профилирования не сможет получить ценной для себя информации.

А вот если пароль от вашего компьютера или сведения о том, каким путем вы добираетесь до офиса, представляют для кого-то ценность, то использование умных часов для слежки вполне возможно. В этом случае советуем:

• Обращать внимание, если умные часы потребляют слишком много интернет-трафика или слишком быстро разряжаются.
• Не давать приложениям слишком много разрешений, особенно на получение информации об аккаунте и географических координат. Без этих данных злоумышленникам будет сложно понять, что они заразили именно ваши часы.
• Установить на свой смартфон защитное решение, которое может помочь обнаружить шпионское приложение еще до того, как оно начнет шпионить.