L'IA arrive pour vos mots de passe en enregistrant les sons du clavier

Si vous résistez toujours à l'envie de vous débarrasser de vos mots de passe tapés pour des options plus sûres comme la biométrie ou les clés d'accès, cette nouvelle recherche pourrait vous pousser à l'action.

IA des chercheurs ont créé un système qui peut identifier les mots de passe, juste par le son des claquements sur votre clavier d'ordinateur.

L'outil enregistre le son des touches tapées et exécutées via un algorithme d'apprentissage automatique sur mesure et a pu déchiffrer les mots de passe avec une précision de plus de 90 %. Il s'agissait de codes d'accès à 36 touches qui ont été tapés 25 fois d'affilée. Les participants à l'étude ont également utilisé des doigts et une pression différents à chaque fois.

"Je ne peux que voir la précision de tels modèles et de telles attaques augmenter", a déclaré le co-auteur de l'étude, le Dr Ehsan, avec inquiétude (via Gardien).

Les chercheurs de l'Université de Surrey ont introduit les enregistrements dans l'algorithme d'apprentissage automatique qui a commencé à reconnaître la signature acoustique de chaque frappe. L'algorithme était capable de capter des sons plus forts provenant de touches plus proches du microphone, ce qui offrait de plus grands indices.

Les résultats, cependant, ont été catégoriques. Lors de l'enregistrement d'un appel Zoom, l'IA a deviné le mot de passe correct avec une précision de 93 %. C'était encore mieux lorsque les frappes étaient enregistrées à l'aide d'un microphone à côté du clavier.

Ainsi, dans l'exemple apocalyptique, si vous êtes sur un appel Zoom et que vous tapez et que vous vous connectez à des comptes, il est hypothétiquement possible que l'enregistrement révèle votre mot de passe à la partie incriminée.

Les chercheurs ont écrit: "Avec les développements récents de l'apprentissage en profondeur, l'omniprésence des microphones et l'augmentation des services en ligne via des appareils personnels, les attaques acoustiques par canal latéral présentent une plus grande menace pour les claviers que jamais. Cet article présente une mise en œuvre pratique d'un modèle d'apprentissage en profondeur à la pointe de la technologie afin de classer les frappes sur un ordinateur portable, à l'aide d'un microphone intégré à un smartphone. Lorsqu'il a été formé sur des frappes enregistrées par un téléphone à proximité, le classificateur a atteint une précision de 95 %, la plus grande précision jamais vue sans l'utilisation d'un modèle de langage. »

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