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音讯:伦敦大学、达勒姆大学和萨里大学的研讨人员开发了一种新颖的人工智能体系，能够经过听键盘的声响来盗取用户输入的内容，然后收集潜在的敏感数据。
该算法在一篇新的研讨论文中提出，并在 MacBook Pro 键盘进步行了测验，成果显示，只是经过录音就能够准确地检测到按下的按键，准确率到达93-95%。研讨人员还指出，手机、笔记本电脑和其他设备中的麦克风非常普遍，因而能够经过声学旁道攻击来危害数据安全。
机器人手臂打字
依据研讨人员的说法，他们的人工智能模型也超过了其他基于硬件的办法，后者面临着距离和带宽约束的问题。因为常见消费设备中嵌入了麦克风，键盘声学愈加容易暴露和获取。 那么，这个新的音频算法是如何工作的呢?研讨人员首先录制了在 MacBook Pro 键盘上敲击按键的音频样本，每个按键敲击25次。这样能够让人工智能体系分析每个按键发出的微小声响改动。 然后，音频录音被转换成频谱图，即声响频率随时刻改动的可视化表明。
人工智能模型经过这些频谱图进行练习，学会将不同的模式与不同的按键关联起来。 经过将这个练习进程应用于数千个音频片段，算法学习了每个按键敲击时的声学指纹之间的奇妙不同。一旦对特定键盘进行了练习，人工智能就能够分析新的音频录音并以高准确率预测按键。
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研讨人员发现，在对 MacBook Pro 键盘进行练习时，该算法的准确率在93-95% 之间。即使在 Zoom 通话录音中测验键盘声响时，功能也仅稍微下降。 该人工智能体系需求依据特定的键盘型号和音频环境进行校准。然而（博客域名），假如攻击者能够获取适当的练习数据，这种办法或许具有广泛的适用性。经过定制模型，歹意行为者有或许盗取密码、音讯、电子邮件等信息。
在面对这种攻击时，有一些办法能够维护您的数据，而不需求低声打字。触摸打字似乎会使模型混杂，导致准确率下降到40%。改动打字风格、经过扬声器播放声响以及运用触摸屏键盘也被提到作为对抗措施。还能够测验改动键盘的声学特性，这样能够使人工智能无法运用，因为它需求从头进行练习。
研讨人员建议进一步研讨如何检测和防范这些新兴的威胁。跟着人工智能不断解锁利用无处不在的数据来历的新潜力，保持数据安全和隐私将需求相同的创新才能来辨认和减轻意外漏洞的危险。