Исследование Лондонского университета королевы Марии (QMUL) и Китайской академии наук показало, что некоторые популярные модели умных камер фактически могут помогать преступникам, сигнализируя о том, что владелец покинул дом. В ходе работы изучили данные, предоставленных крупным китайским производителем камер.

Подобные камеры позволяют пользователям контролировать свои дома удаленно, но исследователи выяснили, что трафик, генерируемый устройствами, может раскрывать информацию, нарушающую конфиденциальность.

Исследователи обнаружили, что определить, есть ли кто-то дома, можно, ознакомившись с данными, загруженными камерой, даже не отслеживая саму видеозапись.

Так, автор исследования Гарет Тайсон отметил, что объем данных увеличивается, когда камера записывает что-то движущееся, поэтому злоумышленник может определить, выгружала ли камера кадры с кем-то в движении. Также можно идентифицировать различные типы движения, такие как бег.

Риск, по его словам, заключается в том, что «тот, кто специально нацелен на отдельное домашнее хозяйство, обнаруживает такое устройство и может попытаться начать пассивный мониторинг трафика». Отслеживая трафик камер, к примеру, в течение недели, и, глядя на паттерны, которые генерируются этими камерами, можно получить представление о том, когда именно хозяева находятся дома.

По словам Тайсона, злоумышленник должен обладать приличным уровнем технических знаний для мониторинга самих данных, но есть шанс, что кто-то сможет разработать программу-помощник и начнет продавать ее в Интернете.

Пока никаких прямых доказательств того, что подобные атаки происходят, нет.

Для снижения рисков исследователи посоветовали компаниям использовать случайный ввод данных, чтобы злоумышленникам было сложнее определить паттерны.

В целом, исследователи нацелены на более глубокую работу по повышению качества срабатывания камер. К примеру, чтобы устройства могли определять движения в доме и оценивать уровень риска, а затем загружать данную информацию и предупреждать пользователя только в случае необходимости. В частности, это касается владельцев домашних животных. Исследователи полагают, что камеры потенциально могут отличать перемещения кошки от действий вторгнувшегося в дом грабителя. Ранее команда исследователей из Apple и Университета Карнеги-Меллона уже показала систему обучения ИИ, которая позволяет умным динамикам определять по звукам, что происходит, и предлагать пользователю варианты действий.

Исследование было опубликовано на Международной конференции IEEE по компьютерным коммуникациям.

См. также:

• «Студент факультета информатики нашёл проблемы безопасности в камерах домашнего видеонаблюдения»
• «(Без)умные устройства: топ-10 уязвимостей IoT от OWASP»
• «Шесть трендов в области умной безопасности, которые не стоит упускать из виду»