糟糕,手机密码不保!用AI算法“监听”手机打字,触摸屏也中招

作者: 关注前沿科技 2019-04-02 16:44:22

“本文经AI新媒体量子位(公众号 ID: QbitAI)授权转载,转载请联系出处”。

触摸屏,也能出卖你的手机密码。

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。

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。

45名志愿者真人测试,数字、字母,都被AI“偷”了出来。

声波出卖你

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?

“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。

△ 触摸屏上按下“f”键时的声波震动形状

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。

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。

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。

AI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。

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:

  • 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。
  • 阅览室:电脑键盘声与小声说话声混合的环境。
  • 图书馆:几乎没有说话声,但电脑键盘声环绕四周。

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。

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。

实验结果验证了这种攻击方法可行性。

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%。

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。

我有许多小mimi,都在声波里

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?

(请注意,这是一句严肃的话,没有开车。)

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。

听一下键盘先

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。

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。

再搭个简单的预测模型,算出每个按键的平均波形:

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

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。

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。

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

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。

MIT、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。

传送门

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。

论文标题:Hearing your touch: A new acoustic side channel on smartphones,地址:https://arxiv.org/abs/1903.11137

手机 密码 AI
上一篇:定了!这35所高校将设人工智能本科专业 下一篇:超级伙伴:物联网、人工智能和云组建了一个强大的联盟
评论
取消
暂无评论,快去成为第一个评论的人吧

更多资讯推荐

AI核心难点之一:情感分析的常见类型与挑战

情感分析或情感人工智能,在商业应用中通常被称为意见挖掘,是自然语言处理(NLP)的一个非常流行的应用。文本处理是该技术最大的分支,但并不是唯一的分支。情绪AI有三种类型及其组合。

Veronika Vartanova ·  2天前
机器学习帮你预测电池寿命:精确了解电池还能充几次

电池寿命的确定,是移动硬件发展的重要一环,但是由于电池电化学反应的不确定性以及不同的使用环境和习惯,电池寿命变成了一门玄学。不过柏林的三位小伙伴,利用Tensorflow,在原有的预测体系基础上。更近一步,完成了电池的全寿命预测。

靓科技解读 ·  3天前
专家认为对“人工智能+教育”应持审慎态度

随着人工智能不断发展,人脸识别技术被越来越多地应用于校园中。据了解,一所知名大学2019级新生“刷脸”就能瞬间完成报到程序,系统是这所学校的学生研发的,学生对着摄像头,人脸识别系统就开始进行比对,眨眼间就能完成扫描,整个报到注册手续几乎不到一秒钟。

新华网客户端 ·  3天前
人脸识别有风险,美国全面禁止,可为什么中国却全面推广?

对于大多数人而言,最先接触的就是指纹识别,对指纹识别的了解程度也相对比较深一些,然而随着科技的不断发展,人脸识别也越来越普及,所谓的人脸识别就是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,用摄像头或摄像机采集含有人脸的图像或视频,并自动在图像中检测和跟踪人脸,对其进行一系列的相关技术,最后进行辨别完成自己想要完成的项目。

测评前线说 ·  4天前
AI的时代,你的职业还在吗?

目前人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的技术到底发展到啥情况了?如果未来AI在我们社会上全面应用之后,会对咱们的生活会带来多大的帮助?

奎哥 ·  4天前
人工智能改善教育的32种方式

在人工智能赋能教育的实践探索上,国外已经有了许多工具和应用,总结起来,可以分为改进教学和改进管理两个大的方面,共32个细分领域。改进教学是人工智能对教与学实践的促进,改进管理则是对校园管理等后勤行政方面的效用提升。

就要买买买 ·  4天前
谁在为“AI+教育”试错买单?

在教育行业,似乎AI作为一个辅助工具出现更为合适,企业在资本浪潮簇拥着前进的时候,更应该想清楚是教育的本质,以及商业模式是否行得通,否则等资本的泡沫褪去,留下的也不过是满地鸡毛。

大鱼 ·  4天前
人工智能图像放大器,完全免费!一键告别渣像素

你可以在互联网上找到一些解决方案,以快速进行拍摄后期制作。该AI图像放大器采用人工智能和机器学习技术放大任何图像。它可以保持图像质量而不会像素化。

科技有点牛 ·  4天前
Copyright©2005-2019 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载