В мире кибербезопасности произошел тревожный поворот событий, Группа ученых представила новый метод кибератак, использующий возможности глубокого обучения. поставить под угрозу конфиденциальность пользователя.
Этот тип атаки известен как "Атака по побочным акустическим каналам на основе глубокого обучения"Этот метод оказывается весьма эффективным для классификации нажатий клавиш на ноутбуке, даже тех, которые были записаны с помощью находящегося рядом телефона. Потрясающая точность — 95%.
Новая кибератака использует искусственный интеллект для расшифровки того, что вы печатаете на клавиатуре.
Новая кибератака основана на удивительном принципе: способности распознавать акустические паттерны, генерируемые нажатиями клавиш на ноутбуке. За разработкой этой инновационной методики стоят исследователи Джошуа Харрисон, Эхсан Торейни и Марьям Мехрнежад.Они продемонстрировали, что можно использовать находящийся рядом мобильный телефон для записи звука нажатий клавиш, а затем использовать его. Модель глубокого обучения под названием CoAtNet (сверточные сети с механизмом самовнимания) для анализа и классификации изображений полученной спектрограммы.
Для осуществления этой атаки исследователи сначала провели тщательные эксперименты, используя клавиши Apple MacBook Pro. Каждая клавиша, от 0 до 9 и от aa до z, нажималась 25 раз различными способами и с разной силой.Полученная звуковая информация записывалась как по телефону в непосредственной близости от ноутбука, так и через платформу видеоконференций Zoom.
Внимание! Ученые разработали мощную «акустическую атаку по побочным каналам на основе глубокого обучения», которая позволяет классифицировать нажатия клавиш ноутбука, записанные с помощью находящегося рядом телефона, с точностью до 95%!
Читайте: https://t.co/h4egc7Y3Rj# Технологии # Кибербезопасности #hacking
- Новости Хакера (@TheHackersNews) 7 августа 2023
Следующим шагом было преобразование отдельных нажатий клавиш в мел-спектрограммы — визуальное представление звуковых частот. Эти спектрограммы были обработаны моделью CoAtNet, которая использует методы глубокого обучения для идентификации и классификации изображений, соответствующих различным нажатиям клавиш.Результаты оказались неожиданными: 95% точность при классификации нажатий клавиш, записанных с помощью находящегося рядом телефона, и поразительные 93% при использовании программного обеспечения для видеоконференций Zoom.
Тревожные последствия для безопасности и конфиденциальности.
Постоянное повышение изощренности кибератак вызывает серьезную обеспокоенность у сообщества специалистов по цифровой безопасности. Использование глубокого обучения в этом новом виде атаки подчеркивает серьезные последствия. что технологический прогресс может поставить в руки злонамеренных хакеров.
Акустическая визуализация побочных каналов на основе глубокого обучения представляет серьезную угрозу для конфиденциальности и безопасности пользователей. Способность хакеров получать доступ к конфиденциальной информации, такой как пароли и другие персональные данные.Тот факт, что это делается посредством простой записи звуков, издаваемых нажатиями клавиш, вызывает тревогу.
Это в дополнение к тому факту, что Большинство людей не предпринимают шагов, чтобы заглушить звук своей клавиатуры. пока они печатают, что делает этот тип атаки еще более эффективным.
Хотя исследователи предложили В качестве контрмер можно рассмотреть изменение стиля письма и использование случайных паролей.В действительности, этот новый тип атак подчеркивает острую необходимость усиления киберзащиты.
Кроме того, это поднимает вопросы о безопасности связи через платформы для видеоконференций, поскольку даже Zoom, одна из наиболее широко используемых платформ, Она была уязвима для этой атаки с точностью до 93%..
