英國的研究人員聲稱，他們能夠以95%的準確率將筆記本電腦鍵盤的敲擊聲音轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的字母。
這個95%的數(shù)字是僅僅用一部附近的iPhone就達到的。遠程的方法也同樣危險：通過Zoom，錄制的敲擊聲音的準確率只下降到93%，而Skype通話仍然有91.7%的準確率。
換句話說，這是一種具有相當高的準確率、最低的技術(shù)要求和無處不在的數(shù)據(jù)泄露點的旁路攻擊：麥克風，它們無處不在，從我們的筆記本電腦，到我們的手腕，再到我們工作的房間。
更糟糕的是，這三位科學家在他們的論文中說，他們已經(jīng)實現(xiàn)了聲學旁路攻擊(ASCA)的準確率記錄，而不依賴于語言模型。相反，他們使用了深度學習和自注意力變換層來捕捉打字的聲音，并將其轉(zhuǎn)化為可泄露的數(shù)據(jù)。
我們之前寫過一些人用麥克風來窺探別人的有趣方式，例如，使用激光麥克風和硬盤驅(qū)動器的實驗。不過，最終，通過一些邦德式的惡作劇，將惡意軟件安裝到目標的電腦上，訪問他們的數(shù)據(jù)和敲擊的方式通常更容易。
防御“全自動的現(xiàn)場和遠程ASCA”
為了將敲擊聲音轉(zhuǎn)化為實際的字母，這些學者錄制了一個人使用一部放置在17厘米遠的手機在2021年16英寸的MacBook Pro上打字，并處理了聲音，以獲得敲擊的特征。然后，這些特征被一個深度學習模型分析，它將它們輸入到卷積和注意力網(wǎng)絡(luò)中，以猜測按下了哪個特定的鍵或鍵序列。
“無論是手機還是Zoom錄音的分類器，在給定最少的訓練數(shù)據(jù)和隨機的類分布的情況下，都達到了最先進的準確率，”團隊在他們的論文中說。為了增加安全隱患，“以這種方式錄音不需要訪問受害者的環(huán)境，在這種情況下，也不需要任何對設(shè)備或連接的滲透，”科學家們指出。
像旁路攻擊這樣的情況經(jīng)常發(fā)生，防范并不總是容易。幸運的是，這種情況并不是不可避免地泄露數(shù)據(jù)的電力使用、CPU頻率、閃爍的燈光或RAM總線，而是一個可以相對容易地緩解的老式問題，發(fā)生在電腦和椅子之間。
研究人員說，最簡單的保護方法是改變自己的打字風格。研究人員指出，能夠依靠觸摸打字的熟練用戶更難被準確地檢測出來，單鍵識別率從64%降到了40%，因為這種技術(shù)使得打字速度更快。
對于那些不想花時間學習成為一名高效的打字員的人，團隊建議使用一些額外的技巧，比如使用多種大小寫的隨機密碼。“多種方法能夠成功地識別出按下了shift鍵，”學者們說，但是“在我們調(diào)查的文獻中，沒有一篇論文能夠在其他鍵的聲音中成功地識別出shift鍵的‘釋放峰值’?！?/p>
換句話說，混合使用大寫和小寫字母仍然是一個好習慣。團隊還說，那些擔心聲學旁路攻擊的人也可以使用第二個身份驗證因素，以防止有人窺探敲擊聲音和竊取密碼。
這對于密碼來說是很好的，但是對于其他的秘密信息，比如公司記錄或客戶信息呢？為了解決這個問題，研究人員建議播放假的敲擊聲音來掩蓋真實的聲音。
在幻影鍵盤的敲擊聲中工作肯定會惹惱每個人，這就是為什么研究人員建議只在錄音后將聲音添加到Skype和Zoom的傳輸中，而不是讓員工接受實時的噪音制造者。團隊發(fā)現(xiàn)，“這種方法似乎具有最好的性能和最小的用戶煩惱。”
現(xiàn)在，后續(xù)的研究正在使用新的錄音來源，比如智能音箱，更好的敲擊隔離技術(shù)和添加語言模型來使他們的聲學窺探更有效。
本文譯自 The Register，由 BALI 編輯發(fā)布。
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