В недавно опубликованной статье, представленной исследовательской группой (состоящей из представителей трех британских университетов), было заявлено, что они смогли построить модель глубокого обучения, чтобы прослушивать нажатия клавиш на клавиатуре, а затем декодировать, какие клавиши были нажаты. Самообучающийся ИИ, названный CoAtNet, может записывать уникальные длины волн каждой клавиши и определять, какая клавиша была нажата.
Чтобы добиться такой точности, команда просто использовала для набора текста обычный MacBook Pro, а iPhone 13 Mini находился на расстоянии 17 см. Кроме того, CoAtNet смог достичь точности 93% и 92% при записи через Zoom и Skype соответственно.
Исследование и CoAtNet доказывают, что акустические атаки достаточно легко разрабатываются и опасны, если их используют злоумышленники. CoAtNet было относительно легко обучить, поскольку британской команде требовалось всего лишь собрать данные, нажав 36 клавиш на MacBook Pro 25 раз. Затем исследователи создают формы сигналов и изображения спектрограмм, которые позволяют визуально идентифицировать звучание каждого из этих нажатий клавиш, которые CoAtNet может обрабатывать и делать выводы.
Все это означает, что конфиденциальные данные, такие как пароли, сообщения и информация о банковских счетах, могут быть легко перехвачены третьей стороной даже с помощью видеозвонков. Пока еще слишком рано говорить о том, будет ли развиваться эта разработка ИИ, но мы должны подчеркнуть, насколько важно сохранять бдительность в отношении того, как вы вводите личную информацию на своем компьютере. Менеджеры паролей и биометрическая аутентификация (например, сканеры отпечатков пальцев) могут помочь свести к минимуму необходимость ручного ввода. В документе также предлагается часто менять пароль или стиль набора текста, что является эффективным, но менее практичным методом. Если вы думаете, что переход на более тихую клавиатуру может обмануть CoAtNet, подумайте еще раз, модель доказала свою эффективность и в этом случае.
