İngiliz araştırmacılar, tuş vuruşlarının seslerinden parola gibi hassas verileri yüzde 95’e varan doğrulukla çözebilen CoAtNet adlı bir yapay zeka modeli geliştirdi.
Araştırma, klavyedeki her tuşun benzersiz bir akustik sinyal ürettiği bulgusuna dayanıyor. Bu tuş seslerinin bir mikrofonla kaydedilmesi ve ardından CoAtNet ile analiz edilmesiyle, bu sinyaller tekrar harflere ve şifrelere dönüştürülebiliyor.
Kayıttan tahmine
Araştırma, M1 çipli ve 16 inç ekranlı bir MacBook Pro klavyesinde her birine 25 kez basılan 36 tuşun kaydedilmesiyle başladı. Bu kayıtlar, her bir tuş vuruşu arasındaki farkları görselleştirmek için dalga formlarına ve spektrogramlara dönüştürüldü. Araştırmacılar daha sonra bu görsel verileri CoAtNet görüntü modelini eğitmek için kullandılar.
Araştırmacılar, tuş vuruşlarını kaydetmek için M1 çipli ve 16 inç ekranlı bir MacBook Pro’nun yanına bir iPhone 13 Mini yerleştirdi. Bu kurulumla sistem yüzde 95’e varan doğruluk oranına ulaştı.
Ayrıca yöntemlerinin Zoom ve Skype gibi video konferans platformlarında da işe yaradığını ve sırasıyla yüzde 93 ve 91,7 gibi biraz daha düşük ancak yine de yüksek doğruluk oranlarına sahip olduğunu gösterdiler.
Bu akustik saldırı şifreleri, mesajları ve diğer hassas bilgileri tehlikeye atabilir. Daha önce yapılan benzer çalışmalar, bu saldırı biçiminin diğer üreticilerin dizüstü bilgisayarlarında ve klavyelerinde de işe yaradığını göstermiştir.
Zoom, güvenliği artırmak için varsayılan olarak ya da en azından yazı yazarken mikrofonun sesinin kapatılmasını öneriyor. Arka plan gürültüsünün bastırılması da faydalı olabilir.
Güvenliği artırmak için araştırmacılar, tek tek tuşların akustik algılama oranını önemli ölçüde azaltan on parmakla yazmaya geçilmesini öneriyor.
Buna ek olarak, parola yöneticilerinin kullanılması, parolaları yazma ihtiyacını ortadan kaldırarak klavye casusluğu riskini en aza indirmeye yardımcı olabilir.
Yapayzeka.news’in hiçbir güncellemesini kaçırmamak için bizi Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram‘ ve Whatsapp Kanalımız‘dan takip edin.
