Исследователи искусственного интеллекта заявляют, что точность обнаружения нажатий клавиш по звуку Zoom составляет 93%

Кевин Парди - 7 августа 2023 г., 18:17 UTC

Записывая нажатия клавиш и обучая модель глубокого обучения, трое исследователей утверждают, что достигли более 90-процентной точности интерпретации удаленных нажатий клавиш на основе звуковых профилей отдельных клавиш.

В своей статье «Практическая атака по акустическому побочному каналу на основе глубокого обучения» (полный PDF-файл) британские исследователи Джошуа Харрисон, Эхсан Торейни и Мархьям Мехрнежад утверждают, что трио повсеместного машинного обучения, микрофонов и видеозвонков «представляет большую угрозу». к клавиатурам, чем когда-либо». Ноутбуки, в частности, более склонны к записи с клавиатуры в более тихих общественных местах, таких как кафе, библиотеки или офисы, отмечает газета. Большинство ноутбуков имеют унифицированные немодульные клавиатуры с одинаковыми акустическими профилями у разных моделей.

Предыдущие попытки регистрации VoIP-вызовов без физического доступа к субъекту достигли точности 91,7% по топ-5 по Skype в 2017 году и 74,3% точности для VoIP-вызовов в 2018 году. Сочетание результатов интерпретации нажатий клавиш со «скрытой марковской моделью» ( HMM), которая угадывает более вероятные результаты следующей буквы и может исправить «hrllo» на «привет», в одном предыдущем исследовании побочного канала точность подскочила с 72 до 95 процентов, хотя это была атака на матричные принтеры. Исследователи из Корнелла полагают, что их статья является первой, в которой используются недавние кардинальные изменения в технологии нейронных сетей, в том числе уровни самообслуживания, для распространения атаки по побочным аудиоканалам.

Исследователи использовали MacBook Pro 2021 года для проверки своей концепции — ноутбука, который «имеет клавиатуру, идентичную по дизайну переключателей их моделям последних двух лет и, возможно, будущим», набрав 36 клавиш по 25 раз на каждой, чтобы обучить свою модель. на формах сигналов, связанных с каждой клавишей. Они использовали iPhone 13 mini, расположенный на расстоянии 17 см, для записи звука клавиатуры для своего первого теста. Для второго теста они записали нажатия клавиш ноутбука через Zoom, используя встроенные микрофоны MacBook, при этом шумоподавление Zoom было установлено на самый низкий уровень. В обоих тестах им удалось достичь точности более 93 процентов, а записанный на телефон звук приблизился к 95-96 процентам.

Исследователи отметили, что положение клавиши, похоже, играет важную роль в определении ее аудиопрофиля. Они писали, что большинство ложных классификаций обычно находятся на расстоянии одного или двух ключей. Из-за этого потенциал второй системы с машинной поддержкой для исправления ложных ключей, учитывая большой языковой корпус и приблизительное местоположение нажатия клавиши, кажется сильным.

Что можно сделать, чтобы смягчить последствия подобных атак? В документе предлагается несколько аргументов в пользу:

Лично я воспринимаю это как подтверждение моего стремления сохранить коллекцию механических клавиатур с разными типами переключателей, но исследователи не имели особого мнения по поводу этой стратегии.

В исследованиях иногда наблюдаются атаки по побочным каналам, основанные на звуке, на конфиденциальные компьютерные данные, хотя при раскрытых нарушениях они встречаются редко. Ученые использовали компьютерные звуки для считывания ключей PGP, а также машинное обучение и микрофоны веб-камеры, чтобы «видеть» удаленный экран. Однако атаки по побочным каналам сами по себе представляют реальную угрозу. Скандал 2013 года «Дропмайр», когда США шпионили за своими европейскими союзниками, весьма вероятно, был связан с атакой по какому-то побочному каналу, будь то по проводам, радиочастотам или звуку.