从12米远的地方偷拍玩手机的你,成功恢复你在手机上输入的内容芝加哥大学的研究人员研究出一种新的攻击方法,使用不到60美元的望远镜

从12米远的地方偷拍玩手机的你,成功恢复你在手机上输入的内容芝加哥大学的研究人员研究出一种新的攻击方法,使用不到60美元的望远镜头装在智能手机上,从建筑物内(窗户后面)拍摄大约12米远正在打字的受害者,成功恢复了被输入的内容。该方法不需要预先训练、键盘知识、本地传感器或侧信道等!攻击概述:1、攻击性质:这是一种在公共场合可执行的基于视频的击键推断攻击。2、使用设备:攻击者只需要一台普通的RGB摄像机,从正面拍摄目标的打字手指。3、独特方法:与以往方法不同,这种攻击不依赖于侧信道数据或其他假设,只需目标的打字手的正面视图。它不需要预先训练、键盘知识、目标的训练数据、本地传感器或侧信道。4、样本场景:室内休息室场景,攻击者在观看视频时记录受害者的打字动作。长距离户外场景,攻击者使用带有廉价望远镜头的智能手机,从大约12米远的地方拍摄庭院中打字的受害者。5、多样化条件:攻击在不同条件下进行评估,包括不同的环境(室内/室外)、攻击距离、障碍物和键盘设备(可见/隐形键盘,不同大小/布局)。6、用户研究:研究涉及16名不同的用户,他们具有不同的打字风格和能力。攻击在几乎所有场景中都显示出高效果,并在行为差异显著的参与者中表现良好。主要技术原理:1、视频分析手部追踪:首先,利用视频分析技术追踪并分析目标人物的手指动作。击键检测:通过分析手指的移动和位置变化,检测击键动作。2、数据处理自我教学系统:使用一个双层结构的自我教学系统来处理视频数据。这个系统包括两个主要部分:击键的检测和聚类:利用手部追踪的结果来检测击键动作,并将它们进行分类。隐马尔可夫模型(HMM):使用HMM来识别具体的击键动作。3、推断输入内容语言模型:结合语言模型来分析和推断击键序列,从而推测出被输入的内容。3D-CNN模型:使用3D卷积神经网络(CNN)模型进一步处理数据,提高推断的准确性。ps:在公共场合都注意点,防窥屏的钢化膜还是挺有用的,海康威视马上抄走。

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从12米远的地方偷拍玩手机的你,成功恢复你在手机上输入的内容

从12米远的地方偷拍玩手机的你,成功恢复你在手机上输入的内容芝加哥大学的研究人员研究出一种新的攻击方法,使用不到60美元的望远镜头装在智能手机上,从建筑物内(窗户后面)拍摄大约12米远正在打字的受害者,成功恢复了被输入的内容。该方法不需要预先训练、键盘知识、本地传感器或侧信道等!攻击概述:1、攻击性质:这是一种在公共场合可执行的基于视频的击键推断攻击。2、使用设备:攻击者只需要一台普通的RGB摄像机,从正面拍摄目标的打字手指。3、独特方法:与以往方法不同,这种攻击不依赖于侧信道数据或其他假设,只需目标的打字手的正面视图。它不需要预先训练、键盘知识、目标的训练数据、本地传感器或侧信道。4、样本场景:室内休息室场景,攻击者在观看视频时记录受害者的打字动作。长距离户外场景,攻击者使用带有廉价望远镜头的智能手机,从大约12米远的地方拍摄庭院中打字的受害者。5、多样化条件:攻击在不同条件下进行评估,包括不同的环境(室内/室外)、攻击距离、障碍物和键盘设备(可见/隐形键盘,不同大小/布局)。6、用户研究:研究涉及16名不同的用户,他们具有不同的打字风格和能力。攻击在几乎所有场景中都显示出高效果,并在行为差异显著的参与者中表现良好。主要技术原理:1、视频分析手部追踪:首先,利用视频分析技术追踪并分析目标人物的手指动作。击键检测:通过分析手指的移动和位置变化,检测击键动作。2、数据处理自我教学系统:使用一个双层结构的自我教学系统来处理视频数据。这个系统包括两个主要部分:击键的检测和聚类:利用手部追踪的结果来检测击键动作,并将它们进行分类。隐马尔可夫模型(HMM):使用HMM来识别具体的击键动作。3、推断输入内容语言模型:结合语言模型来分析和推断击键序列,从而推测出被输入的内容。3D-CNN模型:使用3D卷积神经网络(CNN)模型进一步处理数据,提高推断的准确性。详细介绍:sandlab.cs.uchicago.edu/keystroke/论文:people.cs.uchicago.edu/~ravenben/publ…By

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人工智能可通过键盘声窃取密码英国一组研究人员指出。人工智能可通过键盘声窃取密码。新华社星期天(8月13日)引述《参考消息》所刊登的英国《泰晤士报》报道说,来自英国杜伦大学、萨里大学和伦敦大学皇家霍洛韦学院的专家们按下一台苹果MacBookPro笔记本电脑键盘上36个键中的每个键25次,并录下声音,再将信息输入人工智能程序中,这样后者就能够识别每个键的发声规律。研究人员发布的论文《人工智能可以通过聆听你敲击键盘的声音来窃取密码》说,接着,他们把一部iPhone手机放在距离同一台苹果笔记本电脑17厘米的地方,以便录下某人打字的声音。他们成功推断出打字内容,准确率达到95%。当他们用Zoom会议软件录音时,准确率下降到93%。该研究论文的作者之一、萨里大学网络安全中心的伊赫桑·托雷尼说:“每个键都会发出独特的声音,而这种声音可记录下来,用于推断正在按动的是哪个键。”托雷尼说:“我们用的是目前最先进的模型,它可以让你体会到过去五年里人工智能模型在准确率方面有了巨大的进步,这种进步使得准确率从70%左右提升至接近完美的地步。”这意味着,用于实施“边信道”攻击的技术现在已经普及。“边信道”攻击是指那些尝试从通信装置中窃取信号、并且可能对电磁波、声学和电力消耗加以利用的攻击。托雷尼指出,苹果公司可能会考虑给键盘敲击声加入随机噪音以阻止此类攻击。研究人员还说,攻击对象的智能手表可能被攻破,用于记录键盘敲击声。科学家之前已经证明,可以通过分析智能手表记录的手腕动作来辨认打字内容,准确率为93.75%。

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