新型声学攻击:AI可通过监听按键声窃取数据,准确率高达95%

AI资讯9个月前发布 AI发条
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本文概要:

1. 通过研究发现,无线键盘发出的击键声音可以被检测和解释,成为新型声学攻击方式。

2. 研究人员使用自注意力变换层训练了一个深度学习模型,可以通过监听附近手机记录的击键声中窃取数据,准确率高达95%。

3. 这项研究显示了通过现有设备和算法进行旁路攻击的实用性,未来可能开发更强大的技术。

AI发条(aifatiao.com)8月9日 消息:来自英国大学的一组研究人员训练了一种AI深度学习模型,该模型监听麦克风记录并分析键盘击键的声音,以此来窃取目标设备中的数据,准确率高达95%。

研究人员发现,无线键盘发出的电磁信号可以被检测和解释,但更容易被识别的是按键声音。因此,他们利用按键声音进行研究。他们还研究了笔记本电脑上的击键声,因为笔记本电脑比台式电脑更便于携带,在公共区域更容易获取。

研究人员通过实现录制键盘每个按键的声音,并交由算法深度学习,训练出了一个名为“CoAtNet”的AI图形分类器,能够通过声音波形判断按下的按键。

新型声学攻击:AI可通过监听按键声窃取数据,准确率高达95%

在设置过程中,团队使用了 iPhone 麦克风并使用击键训练人工智能。这种简单方法凸显了即使没有专门的设备,密码和机密数据也可能很容易被泄露。

实验使用了 MacBook Pro 和 iPhone13mini。iPhone 放置在距离笔记本电脑17厘米的折叠超细纤维布上,以尽量减少桌面振动。为了捕获击键声,研究人员利用 Zoom 通话软件的内置录音功能。在第二个笔记本电脑数据集(他们称之为“Zoom 记录的数据”)上,他们使用 Zoom 视频会议应用程序的内置功能捕获击键。

新型声学攻击:AI可通过监听按键声窃取数据,准确率高达95%

他们发现,当根据附近手机记录的击键进行训练时,该模型的准确率达到95%。此外,该模型在使用视频会议软件 Zoom 记录的击键进行训练时显示准确率达93% 。研究人员强调,他们的结果证明了通过现有普通的设备和算法,也能轻易进行旁路攻击。

论文网址:https://arxiv.org/abs/2308.01074

(本文转载自站长之家)

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