AI可通過(guò)鍵盤(pán)敲擊聲竊取內(nèi)容！準(zhǔn)確率達(dá)95%

經(jīng)驗(yàn)豐富的鍵盤(pán)發(fā)燒友或許可以通過(guò)按鍵敲擊的聲音，判斷出軸體的種類(lèi)等特征，但對(duì)于人類(lèi)來(lái)說(shuō)，通過(guò)這些敲擊聲判斷輸入的內(nèi)容，或許就有些“強(qiáng)人所難”了。

不過(guò)，對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō)，這并非天方夜譚。

快科技8月7日消息，近日，英國(guó)研究人員宣布，開(kāi)發(fā)出了一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，能夠通過(guò)捕捉用戶(hù)敲擊鍵盤(pán)的聲音，來(lái)竊取諸如用戶(hù)名、密碼、輸入信息等敏感內(nèi)容。

同時(shí)，該模型有著高達(dá)95%的準(zhǔn)確率。

甚至于，這一模型算法，能夠僅通過(guò)視頻會(huì)議軟件來(lái)監(jiān)聽(tīng)用戶(hù)的鍵盤(pán)敲擊聲，從而推斷出輸入的內(nèi)容，只是準(zhǔn)確率會(huì)根據(jù)軟件降噪算法的不同，下降到93%至91.7%。

根據(jù)論文展示的信息，研究人員通過(guò)實(shí)現(xiàn)錄制鍵盤(pán)每個(gè)按鍵的聲音，并交由算法深度學(xué)習(xí)，訓(xùn)練出了一個(gè)名為“CoAtNet”的AI圖形分類(lèi)器，能夠通過(guò)聲音波形判斷按下的按鍵。

從原理來(lái)看，只要用戶(hù)改變打字方法，或使用白噪音等進(jìn)行干擾，就能夠避免AI識(shí)別自己的輸入內(nèi)容。