微新創想（idea2003.com）8月8日 消息:倫敦大學、達勒姆大學和薩里大學的研究人員開發了一種新穎的人工智能系統，可以通過聽鍵盤的聲音來竊取用戶輸入的內容，從而收集潛在的敏感數據。

該算法在一篇新的研究論文中提出，并在 MacBook Pro 鍵盤上進行了測試，結果顯示，僅僅通過錄音就可以準確地檢測到按下的按鍵，準確率達到93-95%。研究人員還指出，手機、筆記本電腦和其他設備中的麥克風非常普遍，因此可以通過聲學旁道攻擊來危害數據安全。

根據研究人員的說法，他們的人工智能模型也超過了其他基于硬件的方法，后者面臨著距離和帶寬限制的問題。由于常見消費設備中嵌入了麥克風，鍵盤聲學更加容易暴露和獲取。

那么，這個新的音頻算法是如何工作的呢?研究人員首先錄制了在 MacBook Pro 鍵盤上敲擊按鍵的音頻樣本，每個按鍵敲擊25次。這樣可以讓人工智能系統分析每個按鍵發出的微小聲音變化。

然后，音頻錄音被轉換成頻譜圖，即聲音頻率隨時間變化的可視化表示。

人工智能模型通過這些頻譜圖進行訓練，學會將不同的模式與不同的按鍵關聯起來。

通過將這個訓練過程應用于數千個音頻片段，算法學習了每個按鍵敲擊時的聲學指紋之間的微妙差別。一旦對特定鍵盤進行了訓練，人工智能就可以分析新的音頻錄音并以高準確率預測按鍵。

研究人員發現，在對 MacBook Pro 鍵盤進行訓練時，該算法的準確率在93-95% 之間。即使在 Zoom 通話錄音中測試鍵盤聲音時，性能也僅略微下降。

該人工智能系統需要根據特定的鍵盤型號和音頻環境進行校準。然而，如果攻擊者能夠獲取適當的訓練數據，這種方法可能具有廣泛的適用性。通過定制模型，惡意行為者有可能竊取密碼、消息、電子郵件等信息。

在面對這種攻擊時，有一些方法可以保護您的數據，而不需要低聲打字。觸摸打字似乎會使模型混淆，導致準確率下降到40%。改變打字風格、通過揚聲器播放聲音以及使用觸摸屏鍵盤也被提到作為對抗措施。還可以嘗試改變鍵盤的聲學特性，這樣可以使人工智能無法使用，因為它需要重新進行訓練。

研究人員建議進一步研究如何檢測和防范這些新興的威脅。隨著人工智能不斷解鎖利用無處不在的數據來源的新潛力，保持數據安全和隱私將需要同樣的創新能力來識別和減輕意外漏洞的風險。