Questi dati servono per capire se il proprietario dello smartwatch sta camminando o \u00e8 seduto. Analizzando un po\u2019 pi\u00f9 a fondo i dati, si pu\u00f2 capire anche se questa persona \u00e8 uscita per fare una passeggiata o se ha cambiato di linea di metropolitana (i comportamenti dell\u2019accelerometro cambiano leggermente ed cos\u00ec che i fitness tracker possono fare una distinzione, ad esempio, tra una camminata e una pedalata).<\/p>\n
Si pu\u00f2 capire facilmente anche quando il proprietario dello smartwatch sta scrivendo al computer. Ma risalire a cosa <\/em>stia digitando, questo \u00e8 pi\u00f9 difficile perch\u00e9 ognuno ha la propria maniera di digitare sulla tastiera (chi usa tutte e dieci le dita della mano, chi va avanti con un paio di tasti alla volta, chi opta per un sistema intermedio etc). Persone diverse che digitano la stessa frase possono produrre differenti segnali dell\u2019accelerometro (anche se, quando una persona digita una password pi\u00f9 volte di fila, produrr\u00e0 segnali pi\u00f9 o meno simili).<\/p>\n Una rete neurale potrebbe ricavare il messaggio digitato, se le viene insegnato come \u00a0un individuo in particolare digita un testo. E se a questa rete neuronale viene insegnato il vostro modo<\/em> particolare di scrivere, i dati dell\u2019accelerometro dello smartwatch che avete al polso potrebbero essere utilizzati per ottenere una password, seguendo i movimenti della vostra mano.<\/p>\n In ogni caso, il processo di apprendimento della rete neurale sarebbe piuttosto lungo e i processori dei dispositivi indossabili moderni non sono abbastanza potenti per gestire direttamente una rete neurale. Per questo, i dati andrebbero inviati a un server.<\/p>\n E qui arrivano i problemi per una possibile spia: il caricamento costante dei dati dell\u2019accelerometro consuma un bel po\u2019 di traffico Internet e prosciuga in poche ore la batteria dello smartwatch (nel nostro caso, in 6 ore). Si tratta di due indizi piuttosto evidenti grazie al quale il proprietario dello smartwatch potrebbe capire subito che c\u2019\u00e8 qualcosa che non va. Anche se sono indizi che si potrebbero mitigare trafugando i dati in modo selettivo e in determinate tempistiche, ovvero quando il proprietario del dispositivo arriva al lavoro, momento perfetto per digitare una password.<\/p>\n Insomma, s\u00ec che si potrebbe usare lo smartwatch per capire ci\u00f2 che state scrivendo, ma non \u00e8 affatto facile ed \u00e8 possibile solo se digitate pi\u00f9 volte lo stesso testo. Durante il nostro esperimento siamo riusciti a ottenere la password di un computer con una percentuale di precisione del 96% e, nel caso di un codice PIN di un bancomat, la percentuale \u00e8 scesa all\u201987%.<\/p>\n In ogni caso, per i cybercriminali questi dati non sono cos\u00ec utili perch\u00e9, per approfittarne, avrebbero comunque bisogno di avere accesso al computer o alla carta di credito. E risalire al numero della carta di credito e al codice CVC \u00e8 ancora pi\u00f9 complicato.<\/p>\n Ed ecco perch\u00e9. Sul posto di lavoro, la prima cosa che il proprietario di uno smartwatch digita \u00e8 probabilmente la password per entrare nel proprio computer. Il grafico dell\u2019accelerometro indica prima che la persona sta camminando e poi sta digitando. In base ai dati ottenuti in questo breve lasso di tempo, \u00e8 possibile recuperare la password.<\/p>\n Tuttavia, normalmente non si digita il numero di una carta di credito non appena ci si siede alla scrivania (e neanche ci si alza all\u2019improvviso subito dopo aver indicato questi dati). Inoltre, nessuno digita queste informazioni pi\u00f9 volte di seguito.<\/p>\n Per rubare informazioni da uno smartwatch, i cybercriminali devono trovare un\u2019attivit\u00e0 prevedibile in cui i dati vengono digitati varie volte. Anche per questo motivo, \u00e8 importante non impiegare la stessa password su diversi servizi.<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/media.kasperskydaily.com\/wp-content\/uploads\/sites\/89\/2018\/05\/31135515\/spying-smartwatch-research-app.jpg\")
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Potrebbe andare peggio<\/h3>\n