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。