Hãy tưởng tượng bạn đang gõ phím trên máy tính xách tay, đăng nhập vào một hoặc hai tài khoản trong khi điện thoại của bạn lặng lẽ nằm bên cạnh bạn. Đây là phần đáng sợ: nó có thể nghe lén từng cú nhấp chuột, cung cấp dữ liệu cho AI đang tìm hiểu thông tin riêng tư nhất của bạn. Mặc dù điều này nghe có vẻ giống như một cốt truyện trong một bộ phim kinh dị khoa học viễn tưởng, nhưng nó gần với thực tế hơn chúng ta nghĩ, làm nổi bật ranh giới mong manh giữa lợi ích của AI và những điều kỳ quặc không quá nổi bật của nó.
Được trang bị các thuật toán học sâu, Nhóm nghiên cứu đã phát triển một hệ thống để xác định những gì bạn đang gõ chỉ dựa trên âm thanh bàn phím của bạn. Được đặt tên là CoAtNet, AI được đào tạo bằng cách sử dụng các biểu đồ phổ thể hiện âm thanh riêng biệt mà mỗi phím tạo ra. Kết quả là tỷ lệ thành công 95% khi giải mã tổ hợp phím, chỉ sử dụng điện thoại thông minh đặt cách MacBook 20 cm.
Tiến sĩ Ehsan Toreini, đồng tác giả của nghiên cứu, nói rằng bà hy vọng “độ chính xác của các mô hình như vậy và các cuộc tấn công như vậy sẽ tăng lên” vì hầu hết các thiết bị thông minh hiện đại đều được trang bị micrô. Nhóm cũng đã thử nghiệm AI của họ qua các cuộc gọi Zoom và Skype, đạt được mức độ chính xác gần như tương tự.
Nhưng trước khi bạn bắt đầu hoảng sợ và vứt bỏ mọi thiết bị công nghệ trong nhà, có một số hạn chế rõ ràng trong mô hình hiện tại. CoAtNet cần được điều chỉnh cho phù hợp với từng loại bàn phím vì âm thanh giữa các bàn phím sẽ khác nhau. Khóa đào tạo bao gồm việc nhấn từng phím trong số 36 phím trên MacBook – bao gồm các chữ cái và số – 25 lần liên tiếp bằng các ngón tay khác nhau và mức áp suất khác nhau.
Ngoài ra, AI còn gặp khó khăn với các sắc thái của phím Shift, vì vậy việc trộn mật khẩu của bạn với chữ hoa và chữ thường, số và ký hiệu là một khởi đầu tốt.
Nghiên cứu này chủ yếu phục vụ như một bằng chứng về khái niệm và chưa được sử dụng để bẻ khóa mật khẩu thực tế hoặc trong các môi trường thực tế như quán cà phê, nơi môi trường ồn ào hơn có thể khiến việc nghe lén trở nên kém thực tế hoặc ít hữu dụng hơn. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu lưu ý rằng máy tính xách tay, với bàn phím giống nhau và được sử dụng thường xuyên ở không gian công cộng, đặc biệt dễ bị ảnh hưởng bởi những kỹ thuật như vậy. Những người điều chỉnh bàn phím có thể thấy thú vị khi việc thay đổi các đặc tính âm thanh của bàn phím sẽ khiến AI trở nên kém hiệu quả, đòi hỏi phải đào tạo mới cho hệ thống.
Nhưng cách bảo vệ tốt nhất trong trường hợp này có thể là trình quản lý mật khẩu cũ tốt của bạn, vì chúng có thể tự động điền mật khẩu, khiến chúng miễn nhiễm với hoạt động gián điệp âm thanh này. Việc thêm các tùy chọn xác thực hai yếu tố và sinh trắc học như quét dấu vân tay và nhận dạng khuôn mặt vào hỗn hợp sẽ khiến mọi thứ trở nên kín đáo hơn.
Cuối cùng, nghiên cứu này nhằm mục đích nâng cao nhận thức về khả năng tiên tiến của thuật toán AI trong việc trích xuất thông tin chi tiết từ các loại dữ liệu mới. Các tín hiệu âm thanh, thường được sử dụng trong các cuộc tấn công kênh bên như các cuộc tấn công liên quan đến micrô laser, giờ đây thậm chí còn được phân tích phức tạp hơn thông qua các kỹ thuật học máy tiên tiến.