Ученые из Великобритании разработали алгоритм с использованием методов глубокого обучения нейросетей, который способен с точностью до 95 % распознавать данные, анализируя звук нажатия клавиш клавиатуры, записанный через микрофон.
Исследователи нажимали каждую из 36 клавиш на MacBook Pro (эта клавиатура используется во всех моделях портативных компьютеров компании Apple в последние два года), включая все буквы и цифры, 25 раз подряд, задействуй разные пальцы и с разным усилием. Звуки записывали как во время звонка по Zoom, так и на смартфон, расположенный на небольшом расстоянии от клавиатуры.
После этого исследователи получили осциллограммы и спектрограммы, позволившие визуализировать идентифицируемые различия при нажатии каждой клавиши. Эти данные передали системе машинного обучения, которая со временем научилась распознавать особенности акустических сигналов, связанных с каждой клавишей. В итоге удалось добиться того, что ИИ достиг 95%-ной точности при обработке записей со смартфона и 93%-ной — при обработке данных, записанных через Zoom. В эксперименте со Skype точность снизилась до 91,7 %.
По словам авторов исследования, их результаты продемонстрировали, какую угрозу безопасности данных может нести упомянутый выше алгоритм, ведь такой подход можно использовать для кражи паролей и другой конфиденциальной информации.
Тем не менее существует ряд способов снизить риск утечки, выбирая биометрические пароли, где это возможно, или двухфакторную аутентификацию. Также хорошим решением будет использовать клавишу Shift при создании пароля, чтобы он состоял из прописных и строчных букв.
Автор: Олег Гончар