Британские исследователи разработали модель искусственного интеллекта (ИИ) под названием CoAtNet, которая может расшифровывать конфиденциальные данные, такие как пароли, по звукам нажатия клавиш с точностью до 95 процентов.

Исследование основано на том, что каждая клавиша на клавиатуре издает уникальный акустический звук. Записывая звуки нажатия клавиш с помощью микрофона, а затем анализируя их с помощью CoAtNet, эти сигналы можно преобразовать в буквы и пароли.

Исследование началось с записи 36 нажатий на 36 клавишах на клавиатуре MacBook Pro с чипом M1 и 16-дюймовым экраном, каждое из которых было нажато 25 раз. Эти записи были преобразованы в спектрограммы для визуализации различий между каждым нажатием. Затем исследователи использовали эти визуальные данные для обучения модели изображений CoAtNet.

Исследователи поместили iPhone 13 Mini рядом с MacBook Pro с чипом M1 и 16-дюймовым экраном, чтобы записывать нажатия клавиш. При таком расположении система достигала 95-процентной точности.

Исследователи также продемонстрировали, что их метод работает с платформами для видеоконференций, такими как Zoom и Skype, с чуть меньшей, но все же высокой точностью — 93 и 91,7 процента соответственно.

Эта акустическая атака может скомпрометировать пароли, сообщения и другую конфиденциальную информацию. Предыдущие подобные исследования показали, что эта форма атаки работает и на ноутбуках и клавиатурах других производителей.

Zoom рекомендует отключать микрофон по умолчанию или хотя бы во время набора текста, чтобы повысить безопасность. Подавление фонового шума также может быть полезным.

Для повышения безопасности исследователи советуют перейти на десятипальцевый ввод текста, который значительно снижает частоту акустического обнаружения отдельных клавиш.

Кроме того, использование менеджеров паролей может помочь свести к минимуму риск клавиатурного шпионажа, избавив от необходимости набирать пароли.