网络安全研究人员表明,人工智能模型可以根据按下不同按键时发出的声音来计算出人们正在输入的内容,并且可以在攻击期间猜测受害者的密码。视频会议来电。
考虑到普通用户移交麦克风访问权限的应用程序数量,以及诸如此类的软件的广泛使用飞涨对于远程员工来说,这些发现非常令人担忧。密码使用这种技术可以轻松发现其他敏感信息。
能够以这种方式识别击键的深度学习模型只是最新的实例之一人工智能诈骗、欺诈和网络攻击与蓬勃发展的新技术有关。
人工智能几乎可以识别您按下的每个键盘按键
在一个最近发表的研究英国研究人员 Joshua Harrison、Ehsan Toreini 和 Maryam Mehrnezhad 发现,深度学习模型可以对附近 iPhone 17 记录的 2021 MacBook Pro 上 95% 的击键进行分类。
他们通过按 36 个键,每个键总共 25 次来训练模型,以帮助它识别各个击键产生的各个波形。
研究人员表示,除了通过 iPhone 录音取得的令人印象深刻但又令人担忧的结果之外,“当对使用视频会议软件 Zoom 记录的击键进行训练时,准确率达到了 93%,这是该媒体的新纪录”。
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有趣的是,在少数情况下,研究人员使用的深度学习模型分类错误,距离正确答案仅差几个键。 这表明键盘上按键的位置对独特的音频配置文件有很大影响。
研究人员表示,他们的结果“通过现成的设备和算法证明了这些侧信道攻击的实用性”。
什么是侧通道攻击?
旁道攻击是一类网络攻击,它利用系统及其硬件的物理实现所创建的通道和介质提供的额外信息。
视频通话中的音频捕获只是旁道攻击的一个示例。 Van Eck Phreaking 是一种不同类型的旁道攻击,涉及利用能够接收 LCD 显示器发出的电磁辐射的设备来提取有关屏幕上内容的数据。
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