Uma equipe de pesquisadores do Reino Unido treinou um modelo de aprendizado profundo para interpretar as teclas digitadas remotamente com base apenas no áudio.
Ao registrar as teclas digitadas para treinar o modelo, eles foram capazes de prever o que foi digitado no teclado com até 95% de precisão. Essa precisão caiu para 93% ao usar o Zoom para treinar o sistema.
De acordo com o novo pesquisarisso significa que informações confidenciais, como senhas e mensagens, podem ser interpretadas por qualquer pessoa ao alcance da voz de alguém digitando em seu laptop, gravando-as pessoalmente ou virtualmente por meio de uma videochamada.
Esses chamados ataques de canal lateral acústico tornaram-se muito mais simples nos últimos anos devido à abundância de dispositivos com microfone, como smartphones, que podem capturar áudio de alta qualidade.
O <3 da tecnologia da UE
Os últimos rumores da cena tecnológica da UE, uma história do nosso sábio e velho fundador Boris e alguma arte de IA questionável. É grátis, toda semana, na sua caixa de entrada. Inscreva-se agora!
Combinado com os rápidos avanços no aprendizado de máquina, isso torna esses tipos de ataques viáveis e muito mais perigosos do que se pensava anteriormente. Basicamente, você pode hackear informações confidenciais armado com nada mais do que um microfone e um algoritmo de aprendizado de máquina.
“A onipresença das emanações acústicas do teclado as torna não apenas um vetor de ataque prontamente disponível, mas também leva as vítimas a subestimar (e, portanto, não tentar esconder) sua saída”, disseram os pesquisadores. “Por exemplo, ao digitar uma senha, as pessoas ocultam regularmente a tela, mas fazem pouco para ofuscar o som do teclado.”
A equipe conduziu o teste usando um MacBook Pro. Eles pressionaram 36 teclas individuais 25 vezes por peça. Essa foi a base para o modelo de aprendizado de máquina reconhecer qual caractere está associado a qual som de pressionamento de tecla.
Essas informações foram registradas por meio de um telefone próximo fisicamente ao laptop e ao Zoom. Havia diferenças sutis nas formas de onda produzidas pela gravação para reconhecer cada tecla com um grau surpreendente de precisão.
Para evitar que alguém hackeie suas teclas digitadas, os pesquisadores recomendam mudanças no estilo de digitação, usando senhas aleatórias em vez de senhas contendo palavras completas, adicionando teclas falsas geradas aleatoriamente para ataques baseados em chamadas de voz e usando ferramentas biométricas, como impressão digital ou digitalização facial.
