Un equipo de investigadores del Reino Unido ha formado a un aprendizaje profundo modelo para interpretar las pulsaciones de teclas de forma remota basándose únicamente en el audio.
Al registrar las pulsaciones de teclas para entrenar el modelo, pudieron predecir lo que se escribió en el teclado con una precisión de hasta el 95 %. Esta precisión se redujo al 93 % cuando se usó Zoom para entrenar el sistema.
De acuerdo con el nuevo investigaciónesto significa que la información confidencial, como contraseñas y mensajes, podría ser interpretada por cualquier persona que esté cerca de alguien que esté escribiendo en su computadora portátil, ya sea grabándolos en persona o virtualmente a través de una videollamada.
Estos llamados ataques de canal lateral acústico se han vuelto mucho más simples en los últimos años debido a la abundancia de dispositivos con micrófonos, como los teléfonos inteligentes, que pueden capturar audio de alta calidad.
Combinado con los rápidos avances en el aprendizaje automático, esto hace que este tipo de ataques sean factibles y mucho más peligrosos de lo que se pensaba anteriormente. Básicamente, podrías cortar a tajos información confidencial armada con nada más que un micrófono y un algoritmo de aprendizaje automático.
“La ubicuidad de las emanaciones acústicas del teclado las convierte no solo en un vector de ataque fácilmente disponible, sino que también incita a las víctimas a subestimar (y, por lo tanto, a no tratar de ocultar) su salida”, dijeron los investigadores. “Por ejemplo, al escribir una contraseña, las personas ocultarán su pantalla con regularidad, pero harán poco para ofuscar el sonido de su teclado”.
El equipo realizó la prueba con una MacBook Pro. Presionaron 36 teclas individuales 25 veces por pieza. Esta fue la base para que el modelo de aprendizaje automático reconociera qué carácter está asociado con qué sonido de pulsación de tecla.
Esta información se registró a través de un teléfono en estrecha proximidad física con la computadora portátil y Zoom. Había suficientes diferencias sutiles en las formas de onda producidas por la grabación para reconocer cada tecla con un sorprendente grado de precisión.
Para evitar que alguien piratee sus pulsaciones de teclas, los investigadores recomiendan cambios de estilo de escritura, usar contraseñas aleatorias en lugar de contraseñas que contienen palabras completas, agregar pulsaciones de teclas falsas generadas aleatoriamente para ataques basados en llamadas de voz y usando herramientas biométricas, como huellas dactilares o escaneo facial.