Derin öğrenme algoritmalarıyla donanmış olan araştırma ekibi, sadece klavyenin sesine dayanarak ne yazdığınızı deşifre eden bir sistem geliştirdi. CoAtNet olarak bilinen yapay zekâ, her tuşun ürettiği benzersiz sesi temsil eden spektrogramlar kullanılarak eğitildi. Bu kapsamda, bir bilgisayardan 20 santimetre uzağa yerleştirilen bir akıllı telefon kullanılarak tuş vuruşlarını deşifre etmede yüzde 95'lik bir başarı oranı sağlandı.
Çalışmanın yazarlarından Dr. Ehsan Toreini, akıllı cihazların birçoğunun mikrofonlarla donatılmış olması sebebiyle, "bu tür modellerin ve bu tür saldırıların doğruluğunun artmasını" beklediğini ifade etti. Ekip aynı zamanda, yapay zekâlarını Zoom ve Skype aramaları üzerinde de test etti ve neredeyse aynı doğruluk seviyesine ulaştı.
Fakat şimdilik panik yapmaya gerek yok. Mevcut modelde bazı bariz sınırlamalar bulunuyor. Klavyeler arasındaki sesler farklılık göstereceği için CoAtNet'in her klavye türüne göre uyarlanması gerekiyor. Eğitim, harfler ve rakamlar da dahil olmak üzere bir bilgisayardaki 36 tuşun her birine farklı parmaklar ve değişen basınç seviyeleri kullanılarak peş peşe 25 kez basılmasını kapsıyor.
BİLGİLERİN DEŞİFRE OLMAMASI İÇİN NE YAPMAK GEREKİYOR?
Çalışmada gerçek şifre kırma için ya da daha gürültülü bir ortamın gizli dinlemeyi daha az pratik veya kullanılabilir hale getirebileceği kafeler gibi gerçek dünya ortamlarında kullanılmadı. Fakat araştırmacılar, tek tip klavyeleri ve kamusal alanlarda sık kullanımları sebebiyle dizüstü bilgisayarların bu tür tekniklere karşı özellikle hassas olduğunu ifade etti. Klavye modlayıcıları, bir klavyenin akustik özelliklerini değiştirmenin yapay zekâyı etkisiz hale getireceğini ve sistem için yeni bir eğitim gerektireceğini paylaştı.
Fakat bu durumda en iyi savunma, şifreleri otomatik olarak doldurabildikleri ve bu akustik casusluğa karşı bağışıklık kazandırdıkları için eski güzel şifre yöneticiniz olabilir.
Parmak izi taraması ve yüz tanıma gibi iki faktörlü kimlik doğrulamanın ve biyometrik seçeneklerin de dahil edilmesi şifrenizin algılanmasını daha da zorlaştıracağı belirtildi.
Sonuç olarak bu çalışma, yapay zekâ algoritmalarının yeni veri türlerinden tahmin etme konusundaki gelişmiş yetenekleri hakkında farkındalık yaratmayı hedefliyor. Lazer mikrofonlar gibi yan kanal saldırılarında sıklıkla kullanılan akustik sinyaller, artık gelişmiş makine öğrenimi teknikleriyle daha da sofistike analizlere tabi tutuluyor.
