➡️Исследования, рождённые из научного интереса – самые любопытные. Они не всегда о чём-то эффективном для применения на практике, но всегда – о новом прочтении привычного и о демонстрации неожиданных граней изучаемой сферы;
Именно такие научные работы открывают глаза на необходимость обращать внимание на детали предмета исследований и служат напоминанием о важности навыка поиска нестандартных решений, а потому – вот подборка:
🔖 “PrintListener: Uncovering the Vulnerability of Fingerprint Authentication via the Finger Friction Sound” 📆
Реконструкция отпечатка пальца на основе аудиозаписи звука свайпа по экрану телефона;
🔖 [ Science, DOI: 10.1126/sciadv.adj3608 ] 📆
“Imaging privacy threats from an ambient light sensor”
Восстановление изображений из датчика освещённости, который установлен в смартфоны / планшеты / ..., с использованием машинного обучения и определение выполняемых действий на основе жестов из результирующих фотографий;
🔖 [ Arxiv, 2402.11423 ] 📆
“VoltSchemer: Use Voltage Noise to Manipulate Your Wireless Charger”
Влияние на беспроводные зарядки с помощью шумов напряжения: перегрев, выведение из строя ближайших устройств и генерация беззвучных команд для управления голосовыми помощниками;
🔖 [ Arxiv, 2301.10056 & Github ]
“Side Eye: Characterizing the Limits of POV Acoustic Eavesdropping from Smartphone Cameras with Rolling Shutters and Movable Lenses”
Восстановление аудиозаписи из беззвучного видео путём анализа невидимых глазу движений, производимых системой оптической стабилизации камер смартфонов;
🔖 “Acoustic Side Channel Attack on Keyboards Based on Typing Patterns” 📆
🔖 “A Practical Deep Learning-Based Acoustic Side Channel Attack on Keyboards”
🔖 “Video-Based Cryptanalysis: Extracting Cryptographic Keys from Video Footage of a Device’s Power LED”
🔖 “Speech extraction from vibration signals based on deep learning”
🔖 “EarSpy: Spying Caller Speech and Identity through Tiny Vibrations of Smartphone Ear Speakers”
@HaHacking 🐇