ИИ может определить, что вы печатаете, слушая нажатия клавиш

Jun 04, 2023

Исследователи из университетов Лондона, Дарема и Суррея разработали новую систему искусственного интеллекта, которая может подслушивать вашу клавиатуру и собирать потенциально конфиденциальные данные. Алгоритм, представленный в новой статье, был протестирован на клавиатуре MacBook Pro и достиг точности 93-95% при определении того, какие клавиши были нажаты, исключительно на основе аудиозаписей.

Исследование также показывает, насколько повсеместно используются микрофоны в телефонах, ноутбуках и других устройствах, которые, таким образом, могут быть использованы для компрометации безопасности данных посредством атак по боковым акустическим каналам. В предыдущих статьях изучалось распознавание нажатия клавиш ноутбука с помощью звука, но этот подход на основе искусственного интеллекта обеспечивает беспрецедентный уровень точности.

По словам исследователей, их модель искусственного интеллекта также превосходит другие аппаратные методы, которые сталкиваются с ограничениями на расстояние и пропускную способность. Благодаря микрофонам, встроенным в обычные потребительские устройства, акустика набора текста становится более открытой и доступной, чем когда-либо прежде.

Так как же работает этот новый аудиоалгоритм? Исследователи сначала записали аудиосэмплы набора текста на MacBook Pro, нажимая каждую клавишу по 25 раз. Это позволило системе искусственного интеллекта анализировать мельчайшие различия между звуками, исходящими от каждой клавиши.

Затем аудиозаписи были преобразованы в спектрограммы, которые представляют собой визуальное представление звуковых частот с течением времени. Модель ИИ обучалась на этих спектрограммах, учась связывать разные шаблоны с разными нажатиями клавиш.

Применяя этот процесс обучения к тысячам аудиосегментов, алгоритм изучает тонкие различия между акустическими отпечатками каждой нажимаемой клавиши. После обучения работе с определенной клавиатурой ИИ сможет анализировать новые аудиозаписи и прогнозировать нажатия клавиш с высокой точностью.

Исследователи обнаружили, что при обучении на клавиатуре MacBook Pro точность алгоритма составляет 93–95%. Производительность снизилась лишь незначительно при тестировании звуков клавиатуры в записях вызовов Zoom.

Систему искусственного интеллекта необходимо откалибровать для конкретных моделей клавиатур и аудиосред. Однако этот подход может найти широкое применение, если злоумышленники смогут получить необходимые данные для обучения. Благодаря настраиваемой модели злоумышленники потенциально могут перехватывать пароли, сообщения, электронные письма и многое другое.

Хотя угроза конфиденциальности вызывает беспокойство, исследование также демонстрирует растущие возможности алгоритмов ИИ для поиска информации в новых формах данных. Акустические излучения уже давно исследуются при атаках по побочным каналам — возможно, чаще всего с помощью лазерных микрофонов — но современное машинное обучение теперь позволяет проводить беспрецедентный анализ этих просочившихся сигналов.

Есть несколько способов защитить ваши данные от такого типа атак, и они не требуют тихого набора текста.

Машинистки, печатающие вслепую, словно путают модель, в результате чего ее точность падает до 40% (вероятно, потому, что машинистки нажимают клавиши в разных частях, меняя акустику). В качестве мер противодействия также упоминаются изменение стиля набора текста, воспроизведение звуков на динамике и использование сенсорной клавиатуры. Вам может понравиться погрузиться в кроличью нору моддинга клавиатуры, поскольку изменение акустики вашей клавиатуры делает искусственный интеллект непригодным для использования, поскольку для этого потребуется еще один раунд обучения.

В дальнейшем исследователи предлагают продолжить исследование по обнаружению и защите от этих новых векторов угроз. Поскольку ИИ продолжает раскрывать новые возможности для использования повсеместных источников данных, обеспечение безопасности и конфиденциальности данных потребует такой же изобретательности для выявления и устранения непреднамеренных уязвимостей.