导读 新的研究揭示了一种窃取敏感信息的新方法——仅通过按键的声音来计算出目标所输入的内容。康奈尔大学的一个团队发表了一篇论文，详细介绍了...
新的研究揭示了一种窃取敏感信息的新方法——仅通过按键的声音来计算出目标所输入的内容。康奈尔大学的一个团队发表了一篇论文，详细介绍了他们的研究成果，用它的话来说，提供了“最先进的深度学习模型的实际实现，以便使用智能手机集成麦克风对笔记本电脑按键进行分类。”
该团队指出，鉴于麦克风在各种设备中的普及以及深度学习工具的快速发展，这种被称为声学侧通道攻击的潜在危险在实验室之外成为现实。
首先，分类器必须在特定键盘上进行训练-在本例中，团队使用的是MacBookPro。他们分别按下板上的36个按键25次，并以两种方式记录这些按键的声音-一次使用智能手机麦克风，另一种使用视频会议软件Zoom。
两种记录方法在这些测试中都产生了很高的准确率。对于使用手机麦克风训练的分类器，检测击键的准确率为95%，对于使用Zoom训练的分类器为93%。
然而，研究人员承认，分类器的准确性可能会在某些方面受到损害，例如用户改变打字技术。例如，通过盲打，准确率下降到40-64%。
他们还表示，某些软件可以用来在击键中添加额外的噪音，以掩盖其真实的声音，从而进一步削弱分类器的有效性。
然而，对于机械键盘来说，击键声音清晰，分类器效果很好。它对于更安静的薄膜键盘也很有效，因此，如果这种概念验证成为现实，使用软件来掩盖打字声音将是避免被此类攻击利用的最佳方法。
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