키보드에서 나는 타이핑 소리를 해석하여 입력 내용을 추측하는 「음향 사이드 채널 공격(ASCA)」이라는 기술이 존재합니다.
이 기법은 최근의 심층 학습 기술의 진화와 스마트폰 마이크의 보급에 의해, 새로운 위협으로 다시 주목받고 있습니다.
영국 다람 대학, 샐리 대학, 런던 대학 로열 홀로웨이교의 연구팀이 2023년 8월 3일,스마트폰 마이크로 기록한 노트북의 키보드 입력음을 해석할 수 있는 AI 제작법에 관한 논문
「A Practical "Deep Learning-Based Acoustic Side Channel Attack on Keyboards」 를 발표했습니다.
https://arxiv.org/abs/2308.01074
A Practical Deep Learning-Based Acoustic Side Channel Attack on Keyboards
With recent developments in deep learning, the ubiquity of micro-phones and the rise in online services via personal devices, acoustic side channel attacks present a greater threat to keyboards than ever. This paper presents a practical implementation of a
arxiv.org
이 논문에서는 스마트폰으로 녹음한 키보드 입력음을 해석하도록 훈련한 Self 주의기구 부착 심층 학습 모델이 95%의 정확도를 기록했다고 보고하고 있습니다. 이것은 언어 모델을 사용하지 않고 달성한 최고의 성적입니다. 화상회의 애플리케이션 'Zoom'의 통화를 통해 기록한 키보드 입력음을 훈련 데이터로 사용한 경우에도 정확도는 93%에 달했다고 합니다.
또한 논문에서 알 수 있듯이 ASCA 자체는 역사가 긴 기술입니다. 예를 들어 2005년에는 기계 학습을 이용하여 키보드 입력음에서 어떤 정보를 넣었는지를 추측하는 기술에 관한 보고
「PDF 다운로드 : Keyboard Acoustic Emanations Revisited」를 미국 캘리포니아 대학 버클리교의 연구원이 발표하고 있습니다.
이거이거, 기계식 무접점 무소음 키보드 하나 장만해야 하나요?
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