剑桥大学用AI算法“监听”手机打字，手机密码不复存在？

手术刀

浓眉大眼的触摸屏也叛变了？
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7 P0 K5 X$ k$ y: b& e# l5 a+ {转载声明：本文转载自「量子位」，搜索「QbitAI」即可关注。作者：栗子 安妮
& I" }' Y$ F/ w. m; [4 \触摸屏，也能出卖你的手机密码。
1 a2 ]) x# b+ v$ [  C" G' g/ q4 Y手机的内置麦克风，搭配AI算法，就能让输入的每一个字无处可逃。

+ Y4 v+ F9 n% _  K, }: _9 b你可能听不到，但手指每在屏幕上轻轻点一下，都会发出一个声波。离屏幕不到1厘米远的麦克风，轻轻松松就能记录下来。
剑桥大学的科学家们，开发了一只偷听触摸屏的AI。它能从细微的声音中，还原出人类输入的信息。
; n! e6 |8 `/ n6 Q45名志愿者真人测试，数字、字母，都被AI“偷”了出来。
声波出卖你
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. H0 R6 X  a. J% Z, n" ^; Q. C四顾无人时悄咪咪在触摸屏上解个锁，怎么就被声波泄露了密码呢？
: Q/ s: C8 g7 o; i' K4 B“听到你的触摸”，这是论文的名字 (完整版：Hearing your touch: A new acoustic side channel on smartphones) 。在这里，研究人员揭秘了“作案思路”，其实并不难理解。
即使是在触摸屏上轻悄悄地操作，手指的每一次轻微的敲击都会产生声波。当戳击屏幕不同位置时，声波信息也会有相应的变化。
5 h1 O: e! N- o" d" i1 @, V触摸屏上按下“f”键时的声波震动形状
$ p$ b# F1 A6 z3 V没错，关键信息就隐藏在这些形状不同的声波里。而这些信息，恰巧可以被手机内置的麦克风捕捉到。
3 Z  [1 a3 X4 M! b, L& E4 c' ?研究人员反手开发了一个手机恶意应用程序，当这个程序被植入手机时，能够调动内置麦克风，让其秘密开始工作，记录下触摸时的声波信息。
实验所用的恶意声波收集程序
他们收集了声波形状与触摸位置的对应信息，训练出了一个AI模型，还原输入内容。
% v2 F& F1 N6 I' Q& n1 ~0 m至此，作案流程已经基本成型：
恶意程序悄悄启动→悄悄捕捉输入密码时的声波→AI模型预测手指对应在屏幕的位置→还原输入的密码和信息。
# K, O  P% K0 P+ KAI伙同麦克风，分工明确，里应外合，井然有序地就将你的隐私偷走了。
现场验证

这套程序的效果如何？研究人员找来了45位志愿者，开始了一系列测试。
0 @! h) `6 N( d4 F; H1 N整套测试的机型选用了Google旗下的Nexus 5手机以及Nexus 9平板。前者为2013年首发，屏幕大小为4.95英寸，后者为2014年发布，屏幕为8.9英寸。两款设备均内置2个麦克风。
实验设备麦克风位置示意：左为Nexus 5，右为Nexus 9
为了模拟真实世界的环境，研究人员没有选择安静的实验室，而是选取了3种日常环境，测试在不同噪音环境下整个系统的准确度：
, u3 {+ J& y) h. v* ^; d) g公共休息室：周围是聊天的人类，偶尔会出现煮咖啡时发出的较大噪音。
9 C# m; t! x: Q4 \) S8 l1 p4 {阅览室：电脑键盘声与小声说话声混合的环境。
( Z6 [- m  V4 l" _图书馆：几乎没有说话声，但电脑键盘声环绕四周。
8 G% r% B+ R3 |1 `! B研究人员在这三个环境中，让45名志愿者分别进行了4组实验。
5 I7 w, m3 J) J7 e第一组志愿者需要随机输入数字1-9，每个数字各输入10次，第二组需要输入200组四位数字的密码，第三组随机输入字母，第四组需要输入5个字母组成的单词，这些单词均来自聊天语料库NPS。
9 t( k; H7 j) N6 S/ I- S8 x# U6 ]实验结果验证了这种攻击方法可行性。
5 U0 Y; y* N7 t, \( _& ^& V在20次实验中，AI能准确还原150个四位数字密码中的91个，还原准确率为61%。
1 P: w0 r" o4 I6 f7 N; \7 d破解字母组成的暗号也不成问题。用27个单词密码测试时，只进行10次实验，模型在手机上破解了7个单词，在平板上成功还原出其中的19个。
就是这样，你毫无察觉，但密码不胫而走。
6 g3 V5 Q" ?% y1 R4 x0 }8 M: J$ |, W我有许多小mimi，都在声波里
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7 C* J+ C0 q/ P其实不用慌，因为AI想拿到手机密码，也不止这一种方法。
去年9月，英国兰卡斯特大学发表的研究，用手机扬声器里的声呐，窃取密码，特别是图形密码。
声呐的原理是，计算声波从发出到返回之间的时差，来确定物体的位置，以及物体有没有移动。这项研究里，AI分析麦克风录下的回声，便可以追踪用户手指在智能手机屏幕上的移动轨迹了。
也是在你没有察觉的时候，一切就发生了。
当然，上面这些只是手机上的问题。
如今，从键盘到硬盘，哪一个听不到你的秘密？
0 e: Z$ ^7 Q0 H" J( ~# I, W% H7 H(请注意，这是一句严肃的话，没有开车。)
/ {1 V' Y# H/ S1 W! z就连家里的盆栽，可能也知道你说了什么。
所以，我们一个一个讲。
6 @( I7 s5 k6 R听一下键盘先
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去年12月，就有个名叫Keytap的键盘窃听法术，简单有效，吸引了大片关注。
# H& N2 Z' E8 ~! V* F6 i先用麦克风采集一下敲击各种按键的声波，比如每个键收集三次。
7 p# c8 P5 Z! ]6 {- |再搭个简单的预测模型，算出每个按键的平均波形：
7 z4 a5 Z, f5 S" ]) J把收集好的声波的峰值对齐，避免延时影响；再用相似度指标 (Similarity Metric) 精细地对齐波形；对齐之后，做个简单加权平均，就得到平均波形了。
最后，尽情敲键盘吧，只要和平均波形比对一下相似度，就能检测出是哪个按键了。
还有开源代码，大家可以直接玩耍。
硬盘偷听，麦克风也不用
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/ M2 H" q" X3 R, I4 F这是密歇根大学和浙大学者脑洞的结晶。原原本本的机械硬盘，不加麦克风，不做任何硬件改动，就变成了窃听器，且音质不俗：
硬盘工作的时候，主轴高速运转带动盘片，上面的磁头会感应盘片上的磁场变化，通过改变磁场，来写入数据。
* s$ q- b7 D5 H$ Q/ o& [6 \这个过程非常精细。只要受到外部的声波冲击，磁头就会发生偏移。硬盘的位置传感器，产生的电压信号里就会体现出这个偏移。
5 _2 R1 M4 s: t4 n: d- t让AI去分析这细小的偏移，科学家们还原了人类说的话，又还原了高保真的音乐，Shazam的听歌识曲也能答对歌名。
毕竟，硬盘的采样率超过30,000赫兹，几乎是CD级的录音质量。
薯片，不只是清脆

7 F9 {3 e" X8 A% I: w! w) Y0 t3 I1 V优雅的声音，可能是吃薯片最大的快感。
但偷听人类说话，科学家们不是靠薯片碎裂发出的声波，而是在视觉上动了心思。
3 c! \- e9 o; ~! [+ uMIT、微软和Adobe组成的混合团队，用高速相机透过隔音玻璃，拍摄出薯片袋的振动，算法便能判断说话的人是男是女，甚至还原讲话的内容。
研究人员说，声音传播时触碰到周围的物体，会在振动中形成一股微妙的视觉信号，肉眼不会发觉，但高速相机（每秒2000~6000帧）捕捉得到。AI分析视觉信号，便能听出人类的谈话了。
而且，不止薯片袋，铝箔、水杯甚至植物盆栽，都可以用来偷听。这些物件在房间里出现，人类又丝毫不会觉得奇怪，真是得天独厚。
这项研究，中选了顶会SIGGRAPH 2014。
如此说来，或许世间万物，都知道你的秘密。
不过还好，这些方法还在研究阶段。
2 ?5 p" A4 k' B2 Q9 u  Q传送门
" Z. _- s4 Q7 a9 N7 s) M- s这篇论文的研究人员共有四位，分别为剑桥大学的Ilia Shumailov、Jeff Yan、Ross Anderson及三星美国研究院Laurent Simon。
论文Hearingyour touch: A new acoustic side channel on smartphones
  q8 a) m5 |) t# j2 K地址：https://arxiv.org/abs/1903.11137
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0 p! Q$ o+ Z4 q7 q. S来源：http://www.yidianzixun.com/article/0LeJghDe
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