Výskumníci demonštrovali metódu na detekciu vibrácií slúchadla mobilného telefónu.
A následné dešifrovanie toho, čo hovorila osoba na druhej strane hovoru, s presnosťou až 83%. Tím z Pennsylvánskej štátnej univerzity použil na odhalenie tohto významného bezpečnostného problému hotový automobilový radarový senzor a nový prístup k spracovaniu. „Keďže sa technológie časom stávajú spoľahlivejšími a robustnejšími, zneužitie takýchto technológií snímania protivníkmi sa stáva pravdepodobným,“ povedal Suryoday Basak, doktorand na Penn State. „Naša demonštrácia tohto druhu zneužitia prispieva do fondu vedeckej literatúry, ktorá všeobecne hovorí: ‚Hej! Automobilové radary sa dajú použiť na odpočúvanie zvuku. Musíme s tým niečo urobiť,“ povedal Basak. Radar pracuje v spektre milimetrových vĺn (mmWave), konkrétne v pásmach 60 až 64 GHz a 77 až 81 GHz, čo inšpirovalo výskumníkov k pomenovaniu ich prístupu „mmSpy“. Ide o podmnožinu rádiového spektra používaného pre 5G, štandard piatej generácie pre komunikačné systémy na celom svete.
V demonštrácii mmSpy, ktorá bola opísaná na konferencii IEEE Symposium on Security and Privacy (SP) 2022, výskumníci simulovali ľudí, ktorí hovorili cez slúchadlo smartfónu. Slúchadlo telefónu vibruje od reči a tieto vibrácie prenikajú do celého tela telefónu. „Pomocou radaru vnímame túto vibráciu a rekonštruujeme, čo povedala osoba na druhej strane linky,“ povedal Basak. Výskumníci vrátane Mahantha Gowdu, docenta na Penn State, poznamenali, že ich prístup funguje aj vtedy, keď je zvuk úplne nepočuteľný pre ľudí aj mikrofóny v blízkosti. „Nie je to prvýkrát, čo sa našli podobné zraniteľnosti alebo spôsoby útoku, ale tento konkrétny aspekt (detekcia a rekonštrukcia reči z druhej strany linky smartfónu) ešte nebol preskúmaný,“ povedal Basak. Údaje z radarového senzora sa predbežne spracúvajú prostredníctvom modulov MATLAB a Python, čo sú jazykové rozhrania výpočtovej platformy, ktoré sa používajú na odstránenie šumu súvisiaceho s hardvérom a artefaktov z údajov. Výskumníci ich potom posúvajú do modulov strojového učenia vyškolených na klasifikáciu reči a rekonštrukciu zvuku.
Keď radar sníma vibrácie zo vzdialenosti jedného metra, spracovaná reč je presná na 83%. Táto presnosť klesá, čím ďalej sa radar od telefónu vzďaľuje, až na 43% pri vzdialenosti šesť metrov, uviedli. Po rekonštrukcii reči môžu výskumníci podľa potreby filtrovať, vylepšovať alebo klasifikovať kľúčové slová, povedal Basak. Tím pokračuje v zdokonaľovaní svojho prístupu, aby lepšie pochopil nielen to, ako sa chrániť pred touto bezpečnostnou chybou, ale aj to, ako ju využiť na dobré účely. „Metodika, ktorú sme vyvinuli, sa dá použiť aj na snímanie vibrácií v priemyselných strojoch, inteligentných domácich systémoch a systémoch monitorovania budov,“ povedal Basak. Podľa výskumníkov existujú podobné systémy na údržbu domov alebo dokonca na monitorovanie zdravia, ktoré by mohli takéto citlivé sledovanie využiť. „Predstavte si radar, ktorý by mohol sledovať používateľa a privolať pomoc, ak sa nejaký zdravotný parameter zmení nebezpečným spôsobom,“ povedal Basak. „So správnym súborom cieľových akcií môžu radary v inteligentných domácnostiach a v priemysle umožniť rýchlejší obrat pri zistení problémov a záležitostí,“ dodal.
