或許對於經驗豐富的鍵盤愛好者來說，他們可以通過按鍵敲擊的聲音來判斷鍵軸的種類和其他特徵，但對於一般人來說，通過這些敲擊聲來判斷輸入的內容可能有些困難。然而，對於人工智能來說，這並非不可能實現的目標。近日就有英國研究團隊成功開發AI 大模型可以捕捉人類的鍵盤敲擊聲，從而竊取各種個人資訊。
↓↓↓同場加映：【e+同你試】Audi Q4 e-tron SUV 電動車 性價比高續航力強↓↓↓
即刻【按此】，用 App 睇更多產品開箱影片
外媒fagen wasanni報道，最近英國的研究人員宣布他們開發了一個深度學習模型，可以通過捕捉用戶敲擊鍵盤的聲音來獲取敏感信息，例如用戶名、密碼和其他輸入內容。這一模型據稱具有高達95%的準確率。儘管研究人員在訓練聲音分類算法時使用了Zoom，但預測準確率略微下降至93%。這一仍然極高的準確率打破了基於聲音的攻擊的記錄。這種攻擊方式對數據安全構成了巨大威脅，因為它有可能洩露諸如密碼、討論和消息等敏感信息給惡意第三方。特別是由於現有設備普遍配備了能夠捕捉高質量音頻的麥克風，聲學攻擊變得更加容易執行。結合機器學習的進展，基於聲音的側信道攻擊比以往想像的更具可行性和危險性。
為了訓練他們的深度學習模型，研究人員多次錄製了按下MacBook Pro鍵盤上的36個按鍵所產生的聲音。然後，他們對音頻錄音進行了處理，生成了波形圖和頻譜圖，這些圖形可視化了每個按鍵之間的明顯差異。通過使用這些頻譜圖來訓練一個名為「CoAtNet」的圖像分類器，研究人員成功地實現了高準確率的預測。為了降低聲學側信道攻擊的風險，用戶可以考慮改變自己的打字風格，使用隨機密碼，或者使用軟件模擬按鍵聲音或應用音頻過濾器。然而，需要注意的是，即使是無聲鍵盤也可能受到這種攻擊的威脅，因此在可能的情況下，應採取額外的措施，如使用生物識別認證和密碼管理器。
【熱門報道】
【熱門報道】
Source：fagenwasanni