新型声学攻击通过键盘击键窃取数据，准确率高达 95%
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内容提要
英国大学研究人员训练了一种深度学习模型，可以通过分析键盘击键声音窃取设备数据，准确率高达95%。攻击变得更简单，因为现有场景中有很多高质量录音设备。攻击的第一步是记录目标键盘上一定次数的击键声音，然后使用生成的频谱图训练图像分类器。实验结果显示，直接调用iPhone麦克风录音准确率达95%，Zoom录音准确率为93%。研究人员建议改变打字风格、使用随机密码、使用软件重现击键声音或使用基于软件的击键音频过滤器来预防此类攻击。
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关键要点
- 英国大学研究人员训练了一种深度学习模型，通过分析键盘击键声音窃取设备数据，准确率高达95%。
- 声学攻击变得简单，因为现有场景中有很多高质量录音设备。
- 攻击的第一步是记录目标键盘上一定次数的击键声音，录音设备可以是附近手机的麦克风。
- 研究人员以MacBook为实验对象，使用iPhone 13 mini录音，生成波形和频谱图进行训练。
- 频谱图用于训练CoAtNet图像分类器，实验结果显示iPhone录音准确率为95%，Zoom为93%。
- 此类攻击可能导致账户密码和私密聊天信息泄露，攻击模型在安静键盘上也有效。
- 研究人员建议改变打字风格、使用随机密码、软件重现击键声音或使用基于软件的击键音频过滤器，最好采用生物识别身份验证。
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