即使遮盖ATM机也能被猜出银行卡密码

即使遮盖ATM机也能被猜出银行卡密码
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研究人员已证明 , 即使受害者用手遮住了键盘 , 它也可以在41%的时间内猜出4位数的银行卡密码 , 通过训练一种特殊用途的深度学习算法可以实现 。
攻击者需要建立目标ATM机的复制品 , 因为针对不同密码键盘的特定尺寸和密钥间距训练算法至关重要 。
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攻击链
在实验中 , 研究人员共收集了5800个人的视频 , 针对输入的4位数和5位数银行卡密码来进行测试 。 运行预测模型的机器是一台配备128GBRAM的XeonE5-2670和三台配备5GBRAM的TeslaK20m 。 通过使用3次尝试(一般为卡被扣留前允许的最大尝试次数) , 研究人员在30%的时间内重建了5位数的PIN密码的正确序列 , 并对4位数密码重建率达到了41% 。
该模型可以根据非输入密码手的遮挡范围排除按键 , 并通过评估两个按键之间的拓扑距离 , 从另一只手的动作中推断出按下的数字 。
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即使遮盖ATM机也能被猜出银行卡密码】三种攻击场景的预测热图
捕捉画面的摄像机的位置起着关键作用 , 尤其是在记录左手输入或右手输入时 。 在ATM机顶部隐藏针孔摄像头被确定为攻的最佳角度 。 如果针孔摄像头也能够捕捉音频 , 模型还可以使用每个数字略有不同的按压声音反馈 , 从而使预测更加准确 。
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应对措施
该实验证明 , 用另一只手覆盖密码键盘不足以防御基于深度学习算法的攻击 , 但值得庆幸的是 , 我们可以采取一些措施 。
首先 , 如果银行允许您选择5位数密码甚至更多位数的密码 , 一定要选择较长的密码 。 虽然相对难记住 , 但应对此类攻击要安全得多 。
其次 , 手部遮挡面积的大小也能决定着被猜出密码的概率 。 数据显示 , 75%的遮挡面积会为每次攻击提供0.55的准确度 , 而100%遮挡面积能将准确度降低到0.33 。
最后 , 为用户提供虚拟和随机键盘 , 而不是标准化的机械键盘 。 虽然不可避免地会带来可用性缺陷 , 但它是一种极好的安全措施 。
值得一提的是 , 研究人员在一项对78名参与者的调查中使用了该实验的视频片段 , 以确定人类是否也能猜出隐藏的密码以及猜到什么程度 。 调查显示 , 参与者的回答准确率平均仅为7.92% , 这对于执行此类攻击来说概率很低 。
注:本文由E安全编译报道 。