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英国研究人员开发了一种名为 CoAtNet 的 AI 模型，该模型可以根据键盘敲击声音破译密码等敏感数据，准确率高达 95%。
该研究基于以下知识：键盘上的每个键都会产生独特的声音信号。
通过用麦克风记录这些关键声音，然后用 CoAtNet 对其进行分析，这些信号可以转换回字母，例如可以解密密码。
从记录到预测
研究首先记录了配备 M1 芯片和 16 英寸（约 41 厘米）屏幕的 MacBook Pro 键盘上的 36 个按键，每个按键按下 25 次。
这些记录被转换为波形和频谱图，以可视化每次击键之间的差异。研究人员随后使用这些视觉数据训练 CoAtNet 图像模型。
测试设置
在实验中，将 iPhone 13 Mini 放置在配备 M1 芯片和 16 英寸屏幕（约 41 厘米）的 MacBook Pro 旁边，以记录击键。通过这些智能手机记录，系统的准确率高达 95%。
研究人员表明，他们的方法也适用于 Zoom 和 Skype 等视频会议平台，准确率略低，但仍然很高，分别为 93% 和 91.7%。
网络攻击的门户
这种声学攻击可能会危及密码、讨论、消息和其他敏感信息的安全。之前的类似研究表明，这种形式的攻击也适用于其他制造商的笔记本电脑和键盘。
Zoom 建议默认情况下将麦克风静音，或者至少在打字时将麦克风静音，以提高安全性。抑制背景噪音也很有帮助。
为了提高安全性，研究人员建议将打字方式更改为十指打字，这会显着降低各个按键的声学识别率。
此外，使用密码管理器可以帮助最大限度地降低键盘间谍的风险，因为密码不再需要输入，而只需选择。
总结
- 英国研究人员正在开发 CoAtNet，这是一种人工智能模型，可以通过麦克风录音分析击键并识别密码等敏感数据，准确率高达 95%。
- 即使使用 Zoom 和 Skype 等视频会议，准确率仍然非常高，高达 93%。
- 作为保护措施，研究人员建议改变打字行为并使用密码管理器。