賓夕法尼亞州立大學(xué)的研究人員使用一種現(xiàn)成的汽車?yán)走_(dá)傳感器和一種新穎的處理方法,證明他們可以探測到手機(jī)耳機(jī)的震動,并破譯電話另一端的人在說什么,準(zhǔn)確率高達(dá)83%。
據(jù)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程助理教授Mahanth Gowda和計(jì)算機(jī)科學(xué)博士研究生Suryoday Basak表示,該演示將在2022年IEEE安全與隱私(SP)研討會上發(fā)布,揭示了一個(gè)重大的安全問題。
Basak說:“隨著時(shí)間的推移,隨著技術(shù)變得越來越可靠和強(qiáng)大,對手濫用這種傳感技術(shù)的可能性變得很大?!薄拔覀儗@種利用的展示有助于科學(xué)文獻(xiàn)的匯集,這些文獻(xiàn)廣泛地說,‘嘿!汽車?yán)走_(dá)可以用來竊聽音頻。我們需要為此做點(diǎn)什么?!?/p>
該雷達(dá)在毫米波(mmWave)頻譜中工作,特別是在60 - 64千兆赫和77 - 81千兆赫之間,這促使研究人員將他們的方法命名為“mmSpy”。這是用于5G(全球第五代通信系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn))的無線電頻譜的子集。
在mmSpy演示中,研究人員模擬了人們通過智能手機(jī)的耳機(jī)說話。Basak說,品牌無關(guān),但研究人員在谷歌Pixel 4a和三星Galaxy S20上測試了他們的方法。手機(jī)的耳機(jī)會因語音而震動,這種震動會滲透到整個(gè)手機(jī)機(jī)身。
Basak說:“我們使用雷達(dá)來感知這種震動,并重建線另一邊的人所說的話。”Basak指出,即使周圍的人和麥克風(fēng)完全聽不到聲音,他們的方法也能奏效?!斑@不是第一次發(fā)現(xiàn)類似的漏洞或攻擊方式,但這一特殊方面——從智能手機(jī)線路的另一端檢測和重建語音——還沒有被探索過。”
通過MATLAB和Python模塊對雷達(dá)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,這兩個(gè)模塊是本研究使用的計(jì)算平臺語言接口,用于去除數(shù)據(jù)中的硬件相關(guān)噪聲和人工噪聲。然后,研究人員將其輸入經(jīng)過訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模塊,以分類語音和重建音頻。當(dāng)雷達(dá)感知到一英尺外的振動時(shí),處理后的語音準(zhǔn)確率為83%。雷達(dá)離手機(jī)越遠(yuǎn),準(zhǔn)確率越低,在6英尺處的準(zhǔn)確率下降到43%。
巴薩克說,一旦語音被重建,研究人員就可以根據(jù)需要過濾、增強(qiáng)或?qū)﹃P(guān)鍵詞進(jìn)行分類。該團(tuán)隊(duì)正在繼續(xù)改進(jìn)他們的方法,以便更好地理解不僅如何防范這個(gè)安全漏洞,而且如何利用它進(jìn)行有益的開發(fā)。Basak說:“我們開發(fā)的方法也可以用于工業(yè)機(jī)械、智能家居系統(tǒng)和建筑監(jiān)控系統(tǒng)的振動傳感。”“隨著時(shí)間的推移,振動跟蹤可以幫助評估磨損,例如,使用我們的方法可以幫助確定什么時(shí)候機(jī)器需要維修,而傳統(tǒng)上它是很明顯的?!?/p>
Basak說,類似的家庭維護(hù)甚至健康監(jiān)控系統(tǒng)都可以從這種敏感的跟蹤中受益。Basak說:“想象一下,如果一個(gè)雷達(dá)可以跟蹤用戶,并在某些健康參數(shù)發(fā)生危險(xiǎn)變化時(shí)呼叫幫助。”“通過一系列正確的目標(biāo)行動,智能家居和工業(yè)中的雷達(dá)可以在檢測到問題和問題時(shí)更快地解決問題?!?/p>
研究人員現(xiàn)在正在努力擴(kuò)大他們的竊聽攻擊與mmSpy,以加強(qiáng)他們的方法,并將其轉(zhuǎn)化為這些更有建設(shè)性的應(yīng)用。
巴薩克說:“與大約十年前的世界相比,今天我們的連接更好了,我們使用傳感器系統(tǒng)來監(jiān)測我們的呼吸、身體活動,甚至讓我們的家更安全?!薄白鳛橐粋€(gè)研究團(tuán)隊(duì),我們非常興奮能夠在這個(gè)領(lǐng)域工作,因?yàn)槭澜缭絹碓揭蕾嚐o線傳感器系統(tǒng)。我們樂于克服復(fù)雜的技術(shù)挑戰(zhàn)和設(shè)計(jì)方法,這些方法可以用于未來的現(xiàn)實(shí)世界系統(tǒng)?!?/p>
審核編輯 黃昊宇
-
傳感器
+關(guān)注
關(guān)注
2545文章
50448瀏覽量
751095 -
汽車?yán)走_(dá)
+關(guān)注
關(guān)注
15文章
96瀏覽量
32818
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
評論