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糟糕,手機密碼不保!用AI算法“監聽”手機打字,觸摸屏也中招

人工智能 算法
劍橋大學的科學家們,開發了一只偷聽觸摸屏的AI。它能從細微的聲音中,還原出人類輸入的信息。45名志愿者真人測試,數字、字母,都被AI“偷”了出來。

“本文經AI新媒體量子位(公眾號 ID: QbitAI)授權轉載,轉載請聯系出處”。

觸摸屏,也能出賣你的手機密碼。

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手機的內置麥克風,搭配AI算法,就能讓輸入的每一個字無處可逃。

你可能聽不到,但手指每在屏幕上輕輕點一下,都會發出一個聲波。離屏幕不到1厘米遠的麥克風,輕輕松松就能記錄下來。

劍橋大學的科學家們,開發了一只偷聽觸摸屏的AI。它能從細微的聲音中,還原出人類輸入的信息。

45名志愿者真人測試,數字、字母,都被AI“偷”了出來。

聲波出賣你

四顧無人時悄咪咪在觸摸屏上解個鎖,怎么就被聲波泄露了密碼呢?

“聽到你的觸摸”,這是論文的名字 (完整版:Hearing your touch: A new acoustic side channel on smartphones) 。在這里,研究人員揭秘了“作案思路”,其實并不難理解。

即使是在觸摸屏上輕悄悄地操作,手指的每一次輕微的敲擊都會產生聲波。當戳擊屏幕不同位置時,聲波信息也會有相應的變化。

△ 觸摸屏上按下“f”鍵時的聲波震動形狀

沒錯,關鍵信息就隱藏在這些形狀不同的聲波里。而這些信息,恰巧可以被手機內置的麥克風捕捉到。

研究人員反手開發了一個手機惡意應用程序,當這個程序被植入手機時,能夠調動內置麥克風,讓其秘密開始工作,記錄下觸摸時的聲波信息。

△ 實驗所用的惡意聲波收集程序

他們收集了聲波形狀與觸摸位置的對應信息,訓練出了一個AI模型,還原輸入內容。

至此,作案流程已經基本成型:

惡意程序悄悄啟動→悄悄捕捉輸入密碼時的聲波→AI模型預測手指對應在屏幕的位置→還原輸入的密碼和信息。

AI伙同麥克風,分工明確,里應外合,井然有序地就將你的隱私偷走了。

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現場驗證

這套程序的效果如何?研究人員找來了45位志愿者,開始了一系列測試。

整套測試的機型選用了Google旗下的Nexus 5手機以及Nexus 9平板。前者為2013年首發,屏幕大小為4.95英寸,后者為2014年發布,屏幕為8.9英寸。兩款設備均內置2個麥克風。

△ 實驗設備麥克風位置示意:左為Nexus 5,右為Nexus 9

為了模擬真實世界的環境,研究人員沒有選擇安靜的實驗室,而是選取了3種日常環境,測試在不同噪音環境下整個系統的準確度:

  • 公共休息室:周圍是聊天的人類,偶爾會出現煮咖啡時發出的較大噪音。
  • 閱覽室:電腦鍵盤聲與小聲說話聲混合的環境。
  • 圖書館:幾乎沒有說話聲,但電腦鍵盤聲環繞四周。

研究人員在這三個環境中,讓45名志愿者分別進行了4組實驗。

第一組志愿者需要隨機輸入數字1-9,每個數字各輸入10次,第二組需要輸入200組四位數字的密碼,第三組隨機輸入字母,第四組需要輸入5個字母組成的單詞,這些單詞均來自聊天語料庫NPS。

實驗結果驗證了這種攻擊方法可行性。

在20次實驗中,AI能準確還原150個四位數字密碼中的91個,還原準確率為61%。

破解字母組成的暗號也不成問題。用27個單詞密碼測試時,只進行10次實驗,模型在手機上破解了7個單詞,在平板上成功還原出其中的19個。

就是這樣,你毫無察覺,但密碼不脛而走。

我有許多小mimi,都在聲波里

其實不用慌,因為AI想拿到手機密碼,也不止這一種方法。

去年9月,英國蘭卡斯特大學發表的研究,用手機揚聲器里的聲吶,竊取密碼,特別是圖形密碼。

聲吶的原理是,計算聲波從發出到返回之間的時差,來確定物體的位置,以及物體有沒有移動。這項研究里,AI分析麥克風錄下的回聲,便可以追蹤用戶手指在智能手機屏幕上的移動軌跡了。

也是在你沒有察覺的時候,一切就發生了。

當然,上面這些只是手機上的問題。

如今,從鍵盤到硬盤,哪一個聽不到你的秘密?

(請注意,這是一句嚴肅的話,沒有開車。)

就連家里的盆栽,可能也知道你說了什么。

所以,我們一個一個講。

聽一下鍵盤先

去年12月,就有個名叫Keytap的鍵盤竊聽法術,簡單有效,吸引了大片關注。

先用麥克風采集一下敲擊各種按鍵的聲波,比如每個鍵收集三次。

再搭個簡單的預測模型,算出每個按鍵的平均波形:

把收集好的聲波的峰值對齊,避免延時影響;再用相似度指標 (Similarity Metric) 精細地對齊波形;對齊之后,做個簡單加權平均,就得到平均波形了。

最后,盡情敲鍵盤吧,只要和平均波形比對一下相似度,就能檢測出是哪個按鍵了。

還有開源代碼,大家可以直接玩耍。

硬盤偷聽,麥克風也不用

這是密歇根大學和浙大學者腦洞的結晶。原原本本的機械硬盤,不加麥克風,不做任何硬件改動,就變成了竊聽器,且音質不俗:

硬盤工作的時候,主軸高速運轉帶動盤片,上面的磁頭會感應盤片上的磁場變化,通過改變磁場,來寫入數據。

這個過程非常精細。只要受到外部的聲波沖擊,磁頭就會發生偏移。硬盤的位置傳感器,產生的電壓信號里就會體現出這個偏移。

讓AI去分析這細小的偏移,科學家們還原了人類說的話,又還原了高保真的音樂,Shazam的聽歌識曲也能答對歌名。

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畢竟,硬盤的采樣率超過30,000赫茲,幾乎是CD級的錄音質量。

薯片,不只是清脆

優雅的聲音,可能是吃薯片最大的快感。

但偷聽人類說話,科學家們不是靠薯片碎裂發出的聲波,而是在視覺上動了心思。

MIT、微軟和Adobe組成的混合團隊,用高速相機透過隔音玻璃,拍攝出薯片袋的振動,算法便能判斷說話的人是男是女,甚至還原講話的內容。

研究人員說,聲音傳播時觸碰到周圍的物體,會在振動中形成一股微妙的視覺信號,肉眼不會發覺,但高速相機(每秒2000~6000幀)捕捉得到。AI分析視覺信號,便能聽出人類的談話了。

而且,不止薯片袋,鋁箔、水杯甚至植物盆栽,都可以用來偷聽。這些物件在房間里出現,人類又絲毫不會覺得奇怪,真是得天獨厚。

這項研究,中選了頂會SIGGRAPH 2014。

如此說來,或許世間萬物,都知道你的秘密。

不過還好,這些方法還在研究階段。

傳送門

這篇論文的研究人員共有四位,分別為劍橋大學的Ilia Shumailov、Jeff Yan、Ross Anderson及三星美國研究院Laurent Simon。

論文標題:Hearing your touch: A new acoustic side channel on smartphones,地址:https://arxiv.org/abs/1903.11137

 

責任編輯:武曉燕 來源: 量子位
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