英國大學(xué)：新型聲學(xué)攻擊從按鍵中竊取數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率高達(dá)95%

一個來自英國大學(xué)的研究團(tuán)隊訓(xùn)練出了一個深度學(xué)習(xí)模型，它可以從使用麥克風(fēng)記錄的鍵盤擊鍵中竊取數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確率高達(dá) 95%。當(dāng)使用 Zoom 訓(xùn)練聲音分類算法時，預(yù)測準(zhǔn)確率下降到了 93%，這仍然是一個危險的高水平，創(chuàng)下了該媒介的最高紀(jì)錄。

這種攻擊會嚴(yán)重影響目標(biāo)的數(shù)據(jù)安全，因為它可能將人們的密碼、討論、信息或其他敏感信息泄露給惡意第三方。

此外，與其他需要特殊條件并受數(shù)據(jù)傳輸速率和距離限制的側(cè)信道攻擊不同，由于大量麥克風(fēng)設(shè)備可以實現(xiàn)高質(zhì)量音頻捕獲，聲學(xué)攻擊變得簡單得多。

這一點再加上機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，使得基于聲音的側(cè)信道攻擊變得可行，而且比以前預(yù)想的要危險得多。

監(jiān)聽按鍵

攻擊的第一步是記錄目標(biāo)鍵盤上的按鍵操作，因為這些數(shù)據(jù)是訓(xùn)練預(yù)測算法所必需的。這可以通過附近的麥克風(fēng)或目標(biāo)手機(jī)來實現(xiàn)，因為目標(biāo)手機(jī)可能已經(jīng)感染了可以訪問其麥克風(fēng)的惡意軟件。

另外，還可以通過 Zoom 通話記錄鍵盤輸入，在 Zoom 通話中，一名不法會議參與者會將目標(biāo)輸入的信息與他們的錄音進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

研究人員通過按壓現(xiàn)代 MacBook Pro 上的 36 個按鍵，每個按鍵按壓 25 次并記錄每次按壓產(chǎn)生的聲音來收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

按鍵音頻采樣（arxiv.org）

然后，他們從錄音中制作出波形圖和頻譜圖，直觀顯示每個按鍵的可識別差異，并執(zhí)行特定的數(shù)據(jù)處理步驟，以增強(qiáng)可用于識別按鍵的信號。

生成的頻譜圖（arxiv.org）

頻譜圖圖像用于訓(xùn)練圖像分類器”CoAtNet”，在此過程中需要對歷時、學(xué)習(xí)率和數(shù)據(jù)分割參數(shù)進(jìn)行一些試驗，直到獲得最佳預(yù)測準(zhǔn)確性結(jié)果。

選擇用于訓(xùn)練 CoAtNet 的參數(shù)（arxiv.org）

在實驗中，研究人員使用了同一臺筆記本電腦（過去兩年所有蘋果筆記本電腦都使用該鍵盤）、距離目標(biāo) 17 厘米的 iPhone 13 mini 和 Zoom。

測試裝置（arxiv.org）

CoANet 分類器對智能手機(jī)錄音的準(zhǔn)確率達(dá)到 95%，對通過 Zoom 捕捉到的錄音的準(zhǔn)確率達(dá)到 93%。Skype 的準(zhǔn)確率較低，但也達(dá)到了 91.7%。

電話錄音按鍵的混淆矩陣（arxiv.org）

可能的緩解措施

對于擔(dān)心聲學(xué)側(cè)信道攻擊的用戶，論文建議他們可以嘗試改變打字風(fēng)格或使用隨機(jī)密碼。

其他潛在的防御措施包括使用軟件重現(xiàn)按鍵聲音、白噪聲或基于軟件的按鍵音頻過濾器。

該攻擊模型即使對非常安靜的鍵盤也非常有效，因此在機(jī)械鍵盤上添加聲音阻尼器或改用薄膜鍵盤可能無濟(jì)于事。

最后，在可行的情況下采用生物識別身份驗證和利用密碼管理器來避免手動輸入敏感信息，也是一種緩解因素。

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