İngiliz araştırmacılar, tuş vuruşlarını akustik imzaları aracılığıyla tanımlayabilen bir yapay zeka geliştirdiler. Dizüstü bilgisayarın yanına yerleştirilen bir akıllı telefonu mikrofon olarak kullanarak, her tuş vuruşunun benzersiz sesini karşılık gelen harfle ilişkilendirerek yapay zekayı eğittiler. Dizüstü bilgisayara bir şifre girildiğinde yapay zeka, tuş vuruşu seslerinden kelimeyi yüzde 95'lik dikkate değer bir doğrulukla başarıyla çözdü.
Telefonunuz sessizce yanınızda dururken dizüstü bilgisayarınızda yazı yazdığınızı, bir veya iki hesaba giriş yaptığınızı hayal edin. İşin korkutucu kısmı şu: Her tıklamayı ve tıkırtıyı gizlice dinleyebilir, en özel bilgilerinizi öğrenen bir yapay zekaya veri besleyebilir. Her ne kadar bu bir bilim kurgu gerilim filminin senaryosu gibi görünse de, gerçeğe düşündüğümüzden daha yakın ve yapay zekanın yararları ile pek de yıldız olmayan tuhaflıkları arasındaki ince çizgiyi vurguluyor.
Derin öğrenme algoritmalarıyla donanmış araştırma ekibi , yalnızca klavyenizin sesine dayanarak yazdıklarınızı tanımlayacak bir sistem geliştirdi. CoAtNet adı verilen yapay zeka, her tuşun ürettiği benzersiz sesi temsil eden spektrogramlar kullanılarak eğitildi. Sonuç olarak, MacBook'tan 20 santimetre uzağa yerleştirilen bir akıllı telefon kullanılarak tuş vuruşlarının şifresini çözmede %95'lik bir başarı oranı elde edildi.
Araştırmanın ortak yazarlarından Dr. Ehsan Toreini, çoğu modern akıllı cihazın mikrofonlarla donatılması nedeniyle "bu tür modellerin ve bu tür saldırıların doğruluğunun artmasını" beklediğini söylüyor. Ekip ayrıca yapay zekalarını Zoom ve Skype çağrıları üzerinden de test ederek neredeyse aynı düzeyde doğruluk elde etti.
Ancak paniğe kapılıp evinizdeki her teknolojik cihazı atmaya başlamadan önce, mevcut modelde bazı bariz sınırlamalar var. Klavyeler arasındaki sesler farklılık göstereceğinden CoAtNet'in her klavye türüne göre uyarlanması gerekir. Eğitim, MacBook'taki harfler ve sayılar da dahil olmak üzere 36 tuşun her birine, farklı parmaklar ve değişen basınç seviyeleri kullanılarak art arda 25 kez basmayı içeriyordu.
Ayrıca yapay zeka, Shift tuşunun nüanslarıyla uğraşır, bu nedenle şifrenizi büyük ve küçük harflerle, rakamlarla ve sembollerle karıştırmak iyi bir başlangıçtır.
Çalışma öncelikle bir kavram kanıtı olarak hizmet ediyor ve gerçek şifre kırma için veya daha gürültülü bir ortamın gizlice dinlemeyi daha az pratik veya kullanışlı hale getirebileceği kafeler gibi gerçek dünya ortamlarında kullanılmadı. Ancak araştırmacılar, tekdüze klavyeleri ve kamusal alanlarda sıklıkla kullanılması nedeniyle dizüstü bilgisayarların bu tür tekniklere özellikle duyarlı olduğunu belirtti. Klavye modlayıcıları, klavyenin akustik özelliklerini değiştirmenin yapay zekayı etkisiz hale getirerek sistem için yeni eğitim gerektirmesini ilginç bulabilir.
Ancak bu durumda en iyi savunma , şifreleri otomatik olarak doldurabilen ve onları bu akustik casusluğa karşı bağışık hale getirebilen eski şifre yöneticiniz olabilir . Karışıma iki faktörlü kimlik doğrulama ve parmak izi taramaları ve yüz tanıma gibi biyometrik seçeneklerin eklenmesi işleri daha da sıkı hale getirecek.
Sonuçta bu çalışma, yapay zeka algoritmalarının yeni veri türlerinden içgörü elde etmedeki gelişmiş yetenekleri hakkında farkındalık yaratmayı amaçlıyor. Lazer mikrofonları içeren yan kanal saldırılarında sıklıkla kullanılan akustik sinyaller, artık gelişmiş makine öğrenimi teknikleri aracılığıyla daha da karmaşık analizlere tabi tutuluyor.
Kaynak:
https://www.techspot.com/news/101142-ai ... rokes.html
