Umetna inteligenca lahko prepozna zvoke ob tipkanju na tipkovnico
Širjenje zlonamernih aplikacij in različnih kibernetskih groženj je že dolgo zaskrbljujoče. Toda nedavni napredek v metodologijah kibernetskih napadov prinaša še bolj zaskrbljujočo možnost. Raziskovalci z več britanskih univerz so razvili tehniko za pridobivanje gesel in občutljivih podatkov iz pritiskov tipk na tipkovnici. Metoda vključuje analizo akustičnih vzorcev.
Po podatkih BleepingComputer je raziskovalna skupina uporabila izpopolnjen model globokega učenja. Ta je bil usposobljen za interpretacijo zvočnih informacij iz interakcij s tipkovnico, posnetih prek mikrofona.
Pod ustreznimi pogoji ta novi akustični napad doseže izjemno natančnost. Dosega 95 odstotkov, če je mikrofon v bližini tipkovnice, in 93 odstotkov, če se za zbiranje zvoka uporabljajo platforme, kot je Zoom.
Posledice te tehnologije so daljnosežne. Ne le, da jo je mogoče uporabiti za krajo gesel, temveč tudi za pridobivanje sporočil ali drugih zaupnih informacij. Vnašajo se prek tipkovnice visokokakovostnih prenosnih računalnikov.
Mehanizem napada zahteva snemanje interakcij s tipkovnico tarče. To je mogoče izvesti prek bližnjega mikrofona ali s kompromitiranjem pametnega telefona z zlonamerno programsko opremo. Hkrati je te zvoke mogoče pridobiti tudi prek aplikacij za video klepet, kot je Zoom.
Raziskovalci so se pri razvijanju sposobnosti modela globokega učenja za prepoznavanje določenih pritiskov tipk lotili natančnega postopka. Na računalniku MacBook Pro so 25-krat pritisnili na 36 tipk in ustrezne zvoke dokumentirali z iPhonom 13 mini, ki je bil od prenosnika oddaljen 6,5 palca. Nato so iz teh posnetkov ustvarili valovne oblike in spektrograme, ki so vizualno razmejili razlike med posameznimi pritiski tipk. Te slike so služile kot učni podatki za slikovni klasifikator, znan kot “CoAtNet”.
Rezultat tega… več na Biznis24
Foto: Pexels Portal24