本文概要:

1. 通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，無(wú)線鍵盤(pán)發(fā)出的擊鍵聲音可以被檢測(cè)和解釋，成為新型聲學(xué)攻擊方式。

2. 研究人員使用自注意力變換層訓(xùn)練了一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，可以通過(guò)監(jiān)聽(tīng)附近手機(jī)記錄的擊鍵聲中竊取數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確率高達(dá)95%。

3. 這項(xiàng)研究顯示了通過(guò)現(xiàn)有設(shè)備和算法進(jìn)行旁路攻擊的實(shí)用性，未來(lái)可能開(kāi)發(fā)更強(qiáng)大的技術(shù)。

站長(zhǎng)之家（ChinaZ.com）8月9日 消息:來(lái)自英國(guó)大學(xué)的一組研究人員訓(xùn)練了一種AI深度學(xué)習(xí)模型，該模型監(jiān)聽(tīng)麥克風(fēng)記錄并分析鍵盤(pán)擊鍵的聲音，以此來(lái)竊取目標(biāo)設(shè)備中的數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確率高達(dá)95%。

研究人員發(fā)現(xiàn)，無(wú)線鍵盤(pán)發(fā)出的電磁信號(hào)可以被檢測(cè)和解釋，但更容易被識(shí)別的是按鍵聲音。因此，他們利用按鍵聲音進(jìn)行研究。他們還研究了筆記本電腦上的擊鍵聲，因?yàn)楣P記本電腦比臺(tái)式電腦更便于攜帶，在公共區(qū)域更容易獲取。

研究人員通過(guò)實(shí)現(xiàn)錄制鍵盤(pán)每個(gè)按鍵的聲音，并交由算法深度學(xué)習(xí)，訓(xùn)練出了一個(gè)名為“CoAtNet”的AI圖形分類器，能夠通過(guò)聲音波形判斷按下的按鍵。

在設(shè)置過(guò)程中，團(tuán)隊(duì)使用了 iPhone 麥克風(fēng)并使用擊鍵訓(xùn)練人工智能。這種簡(jiǎn)單方法凸顯了即使沒(méi)有專門的設(shè)備，密碼和機(jī)密數(shù)據(jù)也可能很容易被泄露。

實(shí)驗(yàn)使用了 MacBook Pro 和 iPhone13mini。iPhone 放置在距離筆記本電腦17厘米的折疊超細(xì)纖維布上，以盡量減少桌面振動(dòng)。為了捕獲擊鍵聲，研究人員利用 Zoom 通話軟件的內(nèi)置錄音功能。在第二個(gè)筆記本電腦數(shù)據(jù)集（他們稱之為“Zoom 記錄的數(shù)據(jù)”）上，他們使用 Zoom 視頻會(huì)議應(yīng)用程序的內(nèi)置功能捕獲擊鍵。

他們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)根據(jù)附近手機(jī)記錄的擊鍵進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，該模型的準(zhǔn)確率達(dá)到95%。此外，該模型在使用視頻會(huì)議軟件 Zoom 記錄的擊鍵進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)顯示準(zhǔn)確率達(dá)93% 。研究人員強(qiáng)調(diào)，他們的結(jié)果證明了通過(guò)現(xiàn)有普通的設(shè)備和算法，也能輕易進(jìn)行旁路攻擊。

論文網(wǎng)址:https://arxiv.org/abs/2308.01074

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