Нейросетевой алгоритм научили с точностью до 95% распознавать данные при помощи анализа записанного звука нажимаемых на клавиатуре кнопок
Команда британских ученых из Даремского университета, университета Суррея и колледжа Роял Холлоуэй разработала алгоритм, который способен довольно точно распознавать вводимые пользователем данные при помощи анализа звука нажимаемых на клавиатуре кнопок. Для проведения такой атаки требуется осуществить запись звука нажимаемых клавиш на клавиатуре жертвы, поскольку они требуются для обучения алгоритма прогнозирования.
Сделать это можно при помощи микрофона или смартфона, зараженного вредоносным программным обеспечением, открывающим доступ к встроенному в устройство микрофону. Кроме того, запись звука нажимаемых клавиш можно осуществить во время видеозвонка. В рамках исследования ученые собрали записи звука нажатия 36 клавиш MacBook Pro, каждая из которых нажималась по 25 раз.
После этого были получены осциллограммы и спектрограммы, которые позволили визуализировать различия при нажатии каждой клавиши. Данные были обработаны для усиления сигнала, а на спектрограммах обучен классификатор изображений CoAtNet. В итоге классификатор CoAtNet достиг точности 95% при обработке записей со смартфона и 93% — при обработке данных, записанных через Zoom. При использовании Skype точность снизилась до 91,7%.
Здесь мы рассказываем про лучшие нейросети для создания музыки:
Unsplash