Британские ученые создали алгоритм, использующий технологии глубокого обучения нейросетей, который может определять информацию с точностью до 95%, анализируя звук, возникающий при нажатии клавиш на клавиатуре, который был записан с помощью микрофона.
Исследователи проводили эксперимент, в ходе которого они нажимали на все 36 клавиш MacBook Pro – клавиатуру, которая используется во всех портативных компьютерах Apple за последние два года, включая все буквы и цифры. Они повторили этот процесс 25 раз, используя разные пальцы и с разной силой. Звуки, возникающие в результате нажатия клавиш, были записаны как во время звонка через Zoom, так и на смартфон, который был расположен вблизи клавиатуры.
Исследователи проанализировали полученные осциллограммы и спектрограммы, которые помогли визуализировать различия в акустических сигналах, связанных с нажатием каждой клавиши. Эти данные были переданы системе машинного обучения, которая с течением времени научилась распознавать уникальные акустические характеристики каждой клавиши. В результате удалось достичь точности распознавания на уровне 95% при обработке записей, полученных с помощью смартфона, и 93% при обработке данных, записанных через Zoom. Однако точность снизилась до 91,7% в эксперименте, проведенном с использованием Skype.
Авторы исследования отмечают, что их результаты подчеркивают потенциальные угрозы для безопасности данных, связанные с описанным алгоритмом. Этот подход может быть использован злоумышленниками для кражи паролей и другой конфиденциальной информации. Это подчеркивает важность принятия мер по обеспечению безопасности при использовании акустических сигналов, связанных с нажатием клавиш, и защите конфиденциальной информации от потенциальных атак.
Однако, чтобы снизить риск утечки, можно использовать биометрические пароли или двухфакторную аутентификацию. Также рекомендуется создавать пароли с использованием клавиши Shift, чтобы они состояли из прописных и строчных букв.
Обложка: © StartupStockPhotos / Pixabay