AI サイバー攻撃により、キーボードの音からパスワードが特定される可能性がある

キーストロークの音を録音してパスワードをハッキングすることは新しいことではありませんが、研究者は AI を使用してこれをより正確に実行できるようになりました。

ダラム大学、サリー大学、ロンドンのロイヤル ホロウェイ大学のコンピューター科学者は、サイバー攻撃をシミュレートしたここでは、ディープ ラーニング モデルが、Zoom とスマートフォンのマイクからの音声録音を使用してキーストロークを分類しました。 Zoom を使用してキーストロークのトレーニングを行った場合、研究者は 93 パーセントの精度を達成し、スマートフォンを使用した場合は 95 パーセントの精度を達成しました。彼らは、既製の機器とソフトウェアを使用して、この種の攻撃がどのように可能であるかを示すことができました。

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音響サイドチャネル攻撃 (ASCA) と呼ばれるこのタイプのサイバー攻撃は、2000 年代初頭に研究されましたが、最近ではあまり注目されていません。しかし、現在ではビデオ会議の台頭、人々がカフェや公共の場所でリモートで仕事をすること、そして最近のニューラルネットワークの進歩により、この脅威がさらに蔓延する可能性があると研究者らは指摘しました。この研究は、2023 年のセキュリティとプライバシーに関する IEEE 欧州シンポジウム ワークショップの一環として発表され、採択されました。深層学習ツールがはるかに利用しやすくなった今、その実現可能性を証明し、ASCA への注意を喚起するために実施されました。

では、音響サイドチャネル攻撃から身を守るにはどうすればよいでしょうか?最も簡単な答えは、マイクの近くやZoom上でパスワードを入力しないことです。しかし、それが常に実現できるわけではありません。研究者らは、Shift キーが離されたことを認識するのが難しいため、可能な限り生体認証ログインを使用し、大文字と小文字を含むランダム化されたパスワードを使用する 2 要素認証でパスワードの安全性を確保することを提案しました。