研究执法人员成功训练深度学习模型通过键盘敲击声窃取数据

来源：智能 2024年01月16日 12:16

IT之家 8 月 7 日传言，你应该并不知道，你在扬声器上可用的细节但会被别人偷听到？英国政府的一些研究课题部门开发了一个深达学习模型，可以通过捕捉和解码扬声器发出声效声来盗用敏感接收者，比如用户名、密码本和传言，准确率高达 95%。

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IT之家注意到，这种声效识别线性可以在不需要会面时设备话筒的情况下，通过 Zoom 和 Skype 等视频会议软件来用户的扬声器发出声效声，并可知他们可用的细节，但准确率会分别降到 93% 和 91.7%。

这项研究课题揭示了深达学习如何可能被用来开发新型的恶意软件，利用声效来盗用接收者，如持卡人号、传言、面对面等其他用户。随着人工智能的进步和市场上廉价高质量话筒的普及，使得基于声效的炮轰比其他所致数据集传输速度和距离约束的方法极具可行性。

这个声效识别线性是如何工作的呢？研究课题部门可用摄像机 MacBook Pro 芯片，分别发出声效上面的 36 个键各 25 次，并录制下每个键产生的声效，彩排是可用距离芯片 17 厘米远的 iPhone 13 mini 进行的。

根据彩排，研究课题者填充了区分每个键的波形和频谱图。然后，可用每个鼠标的多样声效来训练一个名叫“CoAtNet”的图像特征向量，该特征向量可以预测按下扬声器上的哪个键。

根据研究课题论文，用户可以通过改变他们的可视模式或可用多样的随机密码本来保护自己免遭这种炮轰。白噪音或模仿扬声器发出声效声的软件也可以用来提高模型的可用性。

目前，快速反应这种基于声效的炮轰不错的方法是可用生物识别证照，如物证扫描仪、手部识别或虹膜扫描仪。