Kunsmatige intelligensie is op pad na spioenasie

Kunsmatige intelligensie is op pad na spioenasie

’n Nuwe studie wat deur ’n groep Britse navorsers gedoen is, het aan die lig gebring dat kunsmatige intelligensie-modelle met baie hoë akkuraatheid kan bepaal watter gebruikers in hul rekenaars tik – soos wagwoorde – deur te luister na en die klanke van tik op die sleutelbord te ontleed.

Die studie, wat tydens die IEEE European (Institute of Electrical and Electronics Engineers) simposium oor sekuriteit en privaatheid gepubliseer is, het gewaarsku dat hierdie tegnologie 'n groot bedreiging vir die sekuriteit van gebruikers inhou, omdat dit data kan steel deur die mikrofone wat in die elektroniese toestelle wat ons deur die dag gebruik.

Maar hoe werk hierdie tegnologie? En wat is die verwagte risiko's? Hoe kan dit verminder word?

Die navorsers het 'n kunsmatige intelligensie-model geskep wat tikklanke op die sleutelbord van die Apple MacBook Pro-rekenaar kan herken, en nadat hy hierdie model opgelei het op toetsaanslagen wat deur 'n nabygeleë foon aangeteken is, kan dit bepaal watter sleutel gedruk word met 'n akkuraatheid van tot 95% %, slegs gebaseer op die klank van die sleutel wat gedruk word.

Die navorsers het daarop gewys dat wanneer die stemme wat deur die rekenaar versamel is tydens Zoom-gesprekke gebruik word om die stemklassifikasie-algoritme op te lei, die voorspellingsakkuraatheid afgeneem het tot 93%, wat 'n hoë en kommerwekkende persentasie is, en word as 'n rekord vir hierdie metode beskou.

Die navorsers het opleidingsdata ingesamel deur 36 sleutels op die "MacBook Pro" rekenaarsleutelbord 25 keer vir elke sleutel te druk deur verskillende vingers en met verskillende grade van druk te gebruik, dan het hulle die klank wat voortspruit uit elke druk opgeneem deur 'n slimfoon naby die sleutelbord, of deur 'n oproep Zoom word op 'n rekenaar uitgevoer.

Toe het hulle golfvorms en spektrale beelde uit die opnames vervaardig wat die duidelike verskille vir elke sleutel toon en dataverwerkingstappe uitgevoer om die seine te versterk wat gebruik kan word om die klank van die sleutels te bepaal.

Nadat hulle die model op hierdie data getoets het, het hulle gevind dat dit die korrekte sleutel uit slimfoonopnames in 95%, Zoom-oproepopnames in 93% en Skype-oproepopnames in 91.7% kon identifiseer, wat laer maar steeds baie hoog is, en kommerwekkend.

Die navorsers sê dat met die toenemende gebruik van videokonferensie-instrumente soos: Zoom, die verspreiding van toestelle met ingeboude mikrofone oral, en die vinnige ontwikkeling van kunsmatige intelligensie-tegnologie, hierdie aanvalle 'n groot hoeveelheid gebruikersdata kan versamel, as wagwoorde , besprekings en boodskappe kan maklik verkry word, en ander sensitiewe inligting.

Anders as ander Sykanaalaanvalle wat spesiale toestande vereis en onderhewig is aan datatempo- en afstandbeperkings, het aanvalle met behulp van stem baie eenvoudiger geword as gevolg van die oorvloed toestelle wat mikrofone het en hoë kwaliteit klankopnames kan maak, veral met die vinnige ontwikkeling van Masjienleer.

Dit is beslis nie die eerste studie van stemgebaseerde kuberaanvalle nie, aangesien daar baie studies is wat getoon het hoe kwesbaarhede in die mikrofone van slimtoestelle en stemassistente, soos: Alexa, Siri en (Google Assistant) Google Assistant, kan uitgebuit word in kuberaanvalle. Maar die werklike gevaar hier is hoe akkuraat die KI-modelle is.

Die navorsers sê hulle het in hul studie die mees gevorderde metodes, kunsmatige intelligensie-modelle, gebruik en die hoogste akkuraatheid tot dusver behaal, en hierdie aanvalle en modelle sal mettertyd meer akkuraat word.

Dr Ihsan Tureni, wat betrokke was by die studie aan die Universiteit van Surrey, het gesê: "Hierdie aanvalle en modelle sal mettertyd meer akkuraat word, en namate slimtoestelle met mikrofone meer algemeen in huise word, is daar 'n dringende behoefte aan openbare besprekings. oor hoe om aanvalle te organiseer. kunsmatige intelligensie".

Die navorsers het gebruikers, wat bekommerd is oor hierdie aanvalle, aangeraai om die wagwoordskryfpatroon te verander soos: die gebruik van die shift-sleutel om 'n mengsel van hoofletters en kleinletters met syfers en simbole te skep om te verhoed dat hulle die hele wagwoord ken.

Hulle beveel ook aan om biometriese verifikasie te gebruik of wagwoordbestuurderprogramme te gebruik, sodat dit nie nodig is om sensitiewe inligting handmatig in te voer nie.

Ander potensiële verdedigingsmaatreëls sluit in die gebruik van sagteware om die klanke van toetsaanslagen weer te gee, of wit geraas om die klank van sleutelbordknoppies wat gedruk word, te vervorm.

Benewens die meganismes wat deur die navorsers voorgestel word; 'n Zoom-woordvoerder het 'n opmerking oor hierdie studie aan BleepingComputer geplaas en gebruikers aangeraai om die agtergrondgeraas-isolasiekenmerk in die Zoom-toepassing handmatig aan te pas om die intensiteit daarvan te verminder, die mikrofoon by verstek te demp wanneer hulle by 'n vergadering aansluit, en die mikrofoon te demp wanneer hulle tydens 'n vergadering tik. help om hul inligting te beveilig en te beskerm, sulke aanvalle.

Maguy Farah se horoskoopvoorspellings vir die jaar 2023