Apple Vision Pro 눈 추적 결함

연구자 그룹은 Apple의 Vision Pro 혼합 현실 헤드셋에서 보안 결함을 발견했습니다. 이 결함은 해커가 눈의 움직임을 사용하여 사용자의 비밀번호, PIN 및 메시지를 재구성할 수 있게 합니다. ‘GAZEploit’이라는 이 취약점은 눈 추적 데이터를 사용하여 사용자가 가상 ​​키보드로 입력하는 내용을 디코딩합니다.

연구자들은 헤드셋에서 만든 아바타가 다른 사용자에게 보이기 때문에 이러한 아바타의 눈 움직임을 관찰하고 분석하여 입력되는 문자를 예측할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이 방법은 해커가 사용자의 헤드셋에 직접 액세스할 필요가 없습니다. 연구자들은 인상적인 정확도로 키보드 배치를 예측할 수 있었습니다.

그들은 최대 5번의 추측으로 입력된 올바른 글자를 추론했는데, 메시지의 경우 90% 이상의 정확도, 비밀번호의 경우 77%, PIN의 경우 73%의 정확도를 보였습니다. Apple은 7월에 발표한 패치로 이 취약점을 해결했습니다. 이 패치는 가상 키보드를 사용하는 동안 아바타가 표시되지 않도록 합니다.

이는 생체 인식 데이터의 이러한 악용을 방지하는 것을 목표로 합니다. 연구원들은 이 취약성의 더 광범위한 의미를 강조했습니다. 그들은 웨어러블 기술을 통해 수집된 생체 인식 데이터가 실수로 민감한 정보를 노출할 수 있다고 지적했습니다.

기록되는 생체 정보의 양이 증가함에 따라 이러한 데이터가 잘못된 사람의 손에 넘어갈 수 있는 잠재적인 위험은 점점 더 우려되는 문제입니다. 웨어러블 기술은 새로운 개인 정보 보호 문제를 가져왔습니다.

Apple Vision Pro 취약점 노출

이는 적절하게 보호되지 않으면 오용될 수 있는 자세한 건강 데이터, 위치 및 기타 개인 정보를 수집하여 저장합니다. 이 사건은 웨어러블 기술 사용이 계속 확산됨에 따라 생체 인식 데이터가 처리되고 보호되는 방식을 면밀히 조사하는 것의 중요성을 강조합니다. GAZEploit 공격은 두 부분으로 구성됩니다.

첫째, 연구자들은 Vision Pro를 착용한 사람이 타이핑을 할 때를 식별하는 방법을 만들어냈습니다. 이는 그들이 공유하는 3D 아바타를 분석하는 것입니다. 이를 위해 그들은 30명의 아바타가 다양한 타이핑 작업을 완료하는 동안의 녹화본을 사용하여 순환 신경망이라는 일종의 모델을 훈련했습니다. 둘째, 이 연구는 기하학적 계산을 사용하여 가상 키보드의 위치와 크기를 파악합니다.

“유일한 요구 사항은 키보드를 정확하게 복구할 수 있는 충분한 시선 정보를 얻는 한, 이후의 모든 키 입력을 감지할 수 있다는 것입니다.” 연구원 Zihao Zhan이 설명합니다. 연구자들은 실험실 테스트에서 피해자의 타이핑 습관, 속도 또는 키보드가 놓인 위치에 대한 지식이 없었습니다. 그럼에도 불구하고 메시지의 경우 92.1%, 비밀번호의 경우 77%, PIN의 경우 73%, 이메일, URL 및 웹 페이지의 경우 86.1%의 정확도로 올바른 문자를 예측할 수 있었습니다.

공격은 실험실 환경에서 만들어졌고 현실 세계에서는 누구에게도 사용되지 않았지만, 연구원들은 해커가 이론적으로 데이터 유출을 악용할 수 있는 방법이 있다고 말합니다. 예를 들어, 범죄자는 Zoom 통화 중에 피해자와 파일을 공유하여 피해자가 Google 또는 Microsoft 계정에 로그인하게 할 수 있습니다. 그런 다음 공격자는 대상이 로그인하는 동안 페르소나를 기록하고 공격 방법을 사용하여 비밀번호를 복구하고 계정에 액세스할 수 있습니다.

이 연구는 사람들의 개인 데이터가 어떻게 실수로 유출되거나 노출될 수 있는지 강조합니다. 이러한 개인 정보 보호 및 감시 우려는 웨어러블 기술이 더 작고 저렴해지며 사람들에 대한 더 많은 정보를 수집할 수 있게 되면서 더욱 시급해질 가능성이 높습니다.