Kunstmatige intelligentie raadt meer dan 90% van de wachtwoorden via toetsaanslaggeluiden

Toonaangevende onderzoekers hebben een systeem voor kunstmatige intelligentie ontwikkeld dat in meer dan 90% van de gevallen aan de hand van audio-opnames kan raden welke toetsen een gebruiker typt.

Het feit dat kunstmatige intelligentie zo nauwkeurig kan voorspellen, zou de deur kunnen openen voor cyberaanvallen. Experts zeggen dat naarmate videoconferentietools zoals Zoom en apparaten met ingebouwde microfoons populairder worden, het risico op audiogebaseerde cyberaanvallen zal toenemen.

Trí tuệ nhân tạo có thể đoán phím nào đang được gõ với độ chính xác trên 90% chỉ nhờ vào âm thanh.

Kunstmatige intelligentie kan op basis van geluid met meer dan 90% nauwkeurigheid raden welke toets wordt ingedrukt.

Onderzoekers hebben een systeem met kunstmatige intelligentie ontwikkeld dat met een verbluffende nauwkeurigheid van meer dan 90% kan raden welke toets er op het toetsenbord van een laptop wordt ingedrukt, en dat uitsluitend op basis van audio-opnamen.

Dr. Ehsan Toreini, medeauteur van de studie aan de Universiteit van Surrey (VK), merkte op dat de nauwkeurigheid van de modellen en de cyberaanvallen zullen toenemen. Volgens hem moet er een publiek debat komen over de governance van kunstmatige intelligentie (AI), vooral nu slimme apparaten met microfoons steeds gebruikelijker worden binnen gezinnen.

De heer Toreini en zijn collega's gebruikten ook algoritmen voor machinaal leren om een systeem met kunstmatige intelligentie te ontwikkelen dat op basis van het geluid kan bepalen welke toetsen op een laptop worden ingedrukt.

Concreet drukten ze in het onderzoek elk van de 36 toetsen van de MacBook Pro, inclusief de cijfer- en lettertoetsen, 25 keer achter elkaar in, met verschillende vingers en druk. De audio werd opgenomen via een Zoom-gesprek en op een smartphone die ze bij het toetsenbord hielden.

Het team voerde de data vervolgens in een AI-machine learning-systeem in dat de kenmerken van de audiosignalen die bij elke toets horen, leerde herkennen. De resultaten toonden aan dat het systeem in 95% van de gevallen een toets nauwkeurig aan een geluid kon toewijzen bij het opnemen van een telefoongesprek en in 93% van de gevallen bij het opnemen van een Zoom-gesprek.

Hoewel het onderzoek puur demonstratief is en niet bedoeld voor het kraken van wachtwoorden of in de praktijk, raden de auteurs aan voorzichtig te zijn, vooral omdat laptops vergelijkbare toetsenborden gebruiken en vaak worden gebruikt in openbare ruimtes zoals cafés. De afluistermethode kan op elk toetsenbord worden toegepast.

De onderzoekers stelden daarnaast een aantal manieren voor om het risico op een audio-aanval te verkleinen. Denk bijvoorbeeld aan het kiezen van een biometrische login (indien beschikbaar) of het inschakelen van tweestapsverificatie.

Gebruikers moeten bovendien de Shift-toets gebruiken om kleine en hoofdletters, cijfers en symbolen in hun wachtwoorden te combineren. Joshua Harrison, een van de auteurs, merkte op dat het erg moeilijk is om te bepalen of de Shift-toets wordt gebruikt.

Professor Feng Hao van de Universiteit van Warwick waarschuwde gebruikers ondertussen om geen gevoelige berichten, zoals wachtwoorden, op het toetsenbord te typen tijdens Zoom-gesprekken. "Naast geluid kunnen visuele beelden van kleine schouder- en polsbewegingen ook informatie geven over welke toetsen er worden getypt, zelfs als het toetsenbord niet zichtbaar is op de camera", deelde hij mee.

Bron