U dobu sveprisutne digitalizacije, nove prijetnje privatnosti i bezbjednosti često dolaze iz neočekivanih uglova
Naučnici sa britanskih univerziteta nedavno su otkrili potencijalno zastrašujuću ranjivost povezanu s našim tastaturama. Koristeći model dubokog učenja, uspjeli su sa tačnošću od čak 95% da „ukradu“ informacije na osnovu zvuka pritiska na tastere, registrovanim putem mikrofona bliskih uređaja ili zaraženih računara.
Algoritam je obučen korišćenjem snimaka pritiska na 36 tastera na MacBook Pro tastaturi, pri čemu je svaki taster pritisnut 25 puta. Generisanjem zvučnih talasa i spektrograma, otkrivene su razlike između pritisaka na različite tastere, omogućavajući identifikaciju svakog od njih. Kada je za obuku algoritma korišćen Zoom, tačnost predviđanja je iznosila 93%, dok je Skype postigao tačnost od 91,7%.
Ovakva sposobnost predstavlja ogromnu prijetnju za privatnost. Ne samo da lozinke mogu biti kompromitovane, već i kompletne konverzacije ili lični podaci. Što je još zastrašujuće, ovakav napad nije ograničen na udaljenost ili brzinu prenosa podataka.
Moguće odbrane uključuju nasumično generisanje lozinki, promjenu stila kucanja ili dodavanje dodatnih zvukova kako bi se „kontaminirali“ snimci. Međutim, adaptibilnost modela mašinskog učenja može ove strategije učiniti manje efikasnim. Efikasnije mjere zaštite mogu biti korišćenje biometrijske autentifikacije, menadžera lozinki ili specijalizovanih softverskih rešenja, prenosi Informacija.rs.
I dok se tehnologija neprestano razvija, sa njom rastu i potencijalne prijetnje. Ova studija podsjeća nas koliko sajber napadi mogu biti sofisticirani i koliko je važno biti informisan o najnovijim tehnikama zaštite.
