Peu importe le nombre de logiciels de sécurité que vous installez sur votre ordinateur, la durée et la protection de vos mots de passe et l’attention que vous portez à la sécurité sur le terrain – parfois, tout ce qu’il faut pour voler vos informations est d’enregistrer le son du clavier sur lequel vous travaillez.
Des chercheurs d’universités britanniques ont réussi à former une IA capable de déchiffrer ce qui est tapé sur un simple clavier, avec une précision de 95 %. Il suffit d’un microphone près du clavier, ce qui permet déjà aux chercheurs de déchiffrer la grande majorité de ce qui est tapé. Et si vous pensiez que cela ne s’applique qu’aux propriétaires de claviers mécaniques avec un clic fort pour chaque touche, alors la recherche a été menée sur un MacBook 25 avec un clavier relativement plat qui ne produit pas plus de son que les claviers normaux.
Le modèle peut s’entraîner en enregistrant un clavier et en séparant la longueur des différentes ondes sonores produites par chaque frappe. Il est capable de distinguer exactement les changements très mineurs dans le son produit par chaque touche du clavier. Les chercheurs ont découvert que le modèle était capable de s’entraîner sur différents types de claviers et que la précision du décodage de la frappe atteignait très rapidement un niveau élevé.
Les chercheurs n’ont pas atteint des résultats similaires avec les claviers tactiles, où le pourcentage de décodage variait de 40% à 64%.
Les chercheurs ont également pu entraîner l’IA à déchiffrer la frappe à l’aide du son via le logiciel Zoom. Dans ce cas, le modèle a pu déchiffrer 93 % des frappes enregistrées via l’application Zoom. Ainsi, en pratique, vous pouvez prendre l’enregistrement d’une réunion Zoom et déchiffrer ce que l’utilisateur a tapé. Il s’agit d’un grave problème de sécurité pour de nombreuses organisations dans le monde.
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Les chercheurs n’ont pas atteint des résultats similaires avec les claviers tactiles, où le pourcentage de décodage variait de 40% à 64%. Selon les chercheurs, les programmes qui modifient le bruit de fond dans des applications comme Zoom parviennent à endommager la précision du décodage de frappe du modèle.