Дослідники створили нейромережу-викрадач даних: вона розпізнає звук натискання клавіш

Партнер видання

Американські дослідники натренували Deep Learning Model і навчили її викрадати дані користувачів. Нейромережа розпізнає звук натискання клавіш на клавіатурі.

Про це розповів Bleeping Computer.

Команда дослідників із Університету Корнелла — Джошуа Гаррісон, Ехсан Торейні та Мар’ям Мернежад опублікували статтю, в якій детально описали роботу з навчання ШІ інтерпретувати інформацію га основі звуків натискання клаіш.

Працює з точністю до 95%

Записуючи натискання клавіш для навчання моделі, вони змогли передбачити, що було набрано на клавіатурі з точністю до 95%. Ця точність впала лише до 93% при використанні Zoom для навчання системи.

Система не працює з будь-якою клавіатурою, її потрібно навчити певній клавіатурі з посиланнями на те, якому символу відповідає кожне натискання клавіші.

Це можна зробити локально за допомогою мікрофона або віддалено за допомогою програми, як-от Zoom, для запису звуку натискання клавіш.

Під час демонстрації проекту команда використовувала MacBook Pro для перевірки концепції. Вони натискали 36 окремих клавіш по 25 разів. Це стало основою для моделі штучного інтелекту, щоб розпізнати, який символ пов’язаний із звуком натискання клавіші. Існувало достатньо тонких відмінностей у формах хвиль, створених записом, щоб розпізнати кожну клавішу з вражаючою точністю.

Слабкі сторони

Однако цей тип атаки не позбавлений слабких місць. Дослідники назвали що зменшити точність даних можна завдяки зміні стилю введення.

Спецпроєкти

Українські компанії можуть стати учасниками AI-комітету. Які його функції і хто туди потрапить

Бізнес та айтівців запрошують на конференцію про кібербезпеку. Як потрапити?

Сенсорне введення зменшило точність розпізнавання натискання клавіш з 64% до 40%.

Також користувачі можуть використовувати програмне забезпечення, для створення шуму, який сильно спотворює зуки натискання клавіш.

Цей тип кібератаки чудово працює з механічними клавіатурами, які мають гучне клацання. І чим тихіше звук натискання клавіш — тим складніше розпізнати інформацію.

Детально ознайомитися з дослідженням можна тут. Це офіційний звіт дослідження, з усіма протоколами та висновками на кожному етапі.

Читайте також:

Вихідний код вже на GitHub: Meta запустила нейромережу для створення музики

Українська розробниця створила добірку нейромереж: кодять, виправляють баги, пишуть резюме та супровідні листи

«Це завжди чорна скринька»: як тестувати нейромережі

Партнер видання

Favbet Tech – це ІТ-компанія зі 100% українською‌ ДНК, що створює досконалі сервіси для iGaming і Betting з використанням передових технологій та надає доступ до них. Favbet Tech розробляє інноваційне програмне забезпечення через складну багатокомпонентну платформу, яка здатна витримувати величезні навантаження та створювати унікальний досвід для гравців.