Группа американских и китайских учёных разработала методику PrintListener, которая позволяет восстанавливать рисунок папиллярных линий, составляющий отпечаток человеческого пальца, посредством анализа звука, который он производит при свайпе, то есть скользящем движении по сенсорному экрану.
Технология защиты систем при помощи отпечатков пальцев сегодня широко распространена и пользуется большим доверием — если она продолжит расти с теперешними темпами, то к 2032 году рынок решений в области аутентификации по отпечаткам пальцев достигнет почти $100 млрд. При этом растёт осознание, что злоумышленники могут предпринимать попытки кражи отпечатков пальцев, и люди всё реже показывают руки на фотографиях.
Как выяснилось, источником утечки данных может оказаться звук скользящего движения пальца по сенсорному дисплею. По итогам испытаний учёные добились успеха с использованием «до 27,9 % частичных и 9,3 % полных отпечатков пальцев с пяти попыток при настройках безопасности AR [False Acceptance Rate] в 0,01 %».
Для проведения атаки подобным образом гипотетическому злоумышленнику необходимо получить доступ ко включённому на мобильном устройстве микрофону, а жертве — в штатном режиме поработать с популярными приложениями вроде Discord, Skype, WeChat и FaceTime, где применяются свайпы. Авторам исследования пришлось преодолеть несколько сложностей: проблему слабого звука при трении пальца о сенсорный дисплей решили при помощи методов спектрального анализа; учли физиологические и поведенческие особенности пользователя; применили статистический анализ и разработали эвристический поисковый алгоритм.
При помощи технологии звукового анализа PrintListener учёные восстановили синтетические отпечатки PatternMasterPrint, и «в реалистичных сценариях» эта методика помогла успешно восстановить частичные отпечатки пальцев более чем в одном из четырёх случаев, а полные — почти в одном из десяти. Результаты оказались выше, чем атака MasterPrint, предлагающая случайный перебор «универсальных» отпечатков.