來源：量子位

你沒聽錯，現在鍵盤敲字也不安全了，簡直防不勝防。

編輯：感知芯視界

無了個大語！以后AI靠聽鍵盤聲就能偷你密碼，準確率高達95%！

最近，來自杜倫大學等三所高校的研究人員訓練了個AI模型，讓聲學攻擊變得無比簡單，通過分析鍵盤聲音，就能重構用戶輸入的密碼和敏感信息。這要是被惡意泄露給第三方……

# 危險！危險！危險！

事情還要從英國幾所大學研究人員發的這篇題為“A Practical Deep Learning-Based Acoustic Side Channel Attack on Keyboards”的論文說起。

在這項研究中，研究人員用深度學習的方法提出了一個完全自動化的鍵盤聲學側信道攻擊流程，包括按鍵分割、通過mel頻譜圖進行特征提取、使用CoAtNet模型進行分類幾個大的部分。

具體來說，第一步按鍵分割，就是記錄目標鍵盤上的按鍵。

在這項工作中，研究人員用到了手機（iPhone13 mini）和視頻會議軟件Zoom(模擬遠程攻擊場景)來收集聲音，通過按壓MacBookPro上的36個按鍵（0-9，a-z）來制造聲音。

每個按鍵被連續按下25次后，一個記錄按壓聲音的文件就產生了。

接下來就是對錄音進行快速傅里葉變換，然后在頻率上對系數進行求和以獲得“能量”（energy）。之后定義一個能量閾值，當能量超過這個閾值時，標記這里是一個按鍵音。

通過這個方法，可以從長音頻中分割出獨立的按鍵音段。

和手機錄音不同，由于Zoom會使用降噪技術來壓縮音量范圍，所以不同按鍵的音量差異很小。這里研究人員提出了一種逐步調整閾值的方法來解決這個問題。

簡而言之，就是先設置一個初始閾值，使用當前閾值分割音頻，得到按鍵數量。如果分割得到的按鍵數量小于目標數量，則降低閾值；如果分割得到的按鍵數量大于目標數量，則增加閾值。通過逐步微調閾值，直到分割結果等于目標按鍵數量。

這里為了更精細調整，每次調整幅度會變小，直到準確分割出所有按鍵。

然后，就可以制作出波形圖和頻譜圖，進行特征提取，可視化每個按鍵的可識別差異。

下面重頭戲來了，這些頻譜圖圖像會被用來訓練一個圖像分類器——CoAtNet。

研究人員將mel頻譜圖作為聲音的視覺表示，以圖像的形式輸入到CoAtNet中。CoAtNet包含卷積層和自注意力層，可以高效學習特征并建模特征之間的全局關系。

并在CoAtNet的基礎上添加了平均池化層和全連接層，以得到最終的按鍵分類結果。

此外，研究人員還使用了交叉熵損失函數和Adam優化器訓練模型，訓練過程中，每5個epoch測試一次驗證集精度。通過調節學習率、epoch數量等超參數，解決了模型精度突降的問題。

最終，模型在手機錄制的數據集上，分類準確率達到95%；在Zoom錄制的數據集上，分類準確率達到93%。

手機和Zoom兩種錄音方式的結果僅差2%，也側面說明了錄音方式的改變不會對準確率產生顯著影響。

此外，值得一提的是，研究人員還發現大多數誤分類都是相鄰按鍵，錯誤具有一定規律性。

AI讓古老的東西「重生」

網友看到這項研究后，一部分人表示驚恐，還有一部分人表示這項研究十幾年前就有了：

顯然，古老的（非常非常古老的）東西再次變得新鮮起來了。

就比如說2005年華人一作的這項工作中，就已對鍵盤聲學進行了探索。

那么，這里有什么差別？

研究人員表示，之前的方法大多針對的是臺式機鍵盤，已經過時了，而這項研究中用的是MacBook鍵盤，很多型號通用，潛在危險更大。

還有現在的麥克風也不是當年的了，之前是外置話筒，而這項研究中用的是手機和Zoom錄制按鍵聲。

最主要的是方法不太一樣，以前一種較為常見的方法是用隱馬爾可夫模型（HMM），現在用的是CoAtNet模型。

HMM是在文本語料庫上訓練的模型，用于預測序列位置中最可能的單詞或字符。例如，如果分類器輸出“Hwllo”，則可以使用HMM來推斷“w”實際上是錯誤分類的“e”。

相信對于廣大網友來說，這些都不是重點，重要的是怎么防范啊！

怎么防鍵盤竊聽？

應對AI竊密也不是木得法子。研究人員就說了，可以通過改變打字風格，從標準十指摳鍵盤變為自由打字，降低識別準確率。還有一些方法：

使用隨機復雜密碼，包含不同大小寫字母，增加攻擊難度。

在語音通話軟件中添加隨機假打字音頻干擾信號，檢測到按鍵聲時添加干擾。

使用雙重認證，比如指紋等生物特征，避免通過鍵盤輸入密碼。

除此之外，此前有研究也提出過一些，但今時今日效果可能較差，比如使用觸屏鍵盤、檢查房間內是否有隱藏麥克風、關閉麥克風、不在視頻通話時輸入關鍵信息等。

網友也給出了一些奇招，比如說：

把敲密碼改成復制/粘貼？

*免責聲明：本文版權歸原作者所有，本文所用圖片、文字如涉及作品版權，請第一時間聯系我們刪除。本平臺旨在提供行業資訊，僅代表作者觀點，不代表感知芯視界立場。

今日內容就到這里啦，如果有任何問題，或者想要獲取更多行業干貨研報，可以私信我或者留言

審核編輯 黃宇