Un gruppo di scienziati ha sviluppato un nuovo “attacco acustico del canale laterale” basato su un modello di rete neurale. L’attacco può essere utilizzato per rilevare sequenze di tasti che sono state registrate utilizzando il microfono di un telefono nelle vicinanze.
La precisione di determinazione è fino al 95%.
Nel loro studio, gli esperti riferiscono che la combinazione di apprendimento automatico, microfoni onnipresenti e videochiamate può rappresentare una grande minaccia per gli utenti. In particolare, i laptop sono maggiormente a rischio di intercettare i tasti premuti, il cui suono può essere facilmente registrato in luoghi pubblici silenziosi (bar, biblioteche o uffici). Inoltre, la maggior parte dei laptop dispone di tastiere non modulari, che possono far sì che modelli diversi abbiano gli stessi profili acustici.
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Si noti che le tastiere possono diventare un vettore facilmente accessibile per gli attacchi, perché durante la digitazione agli utenti non viene in mente di nascondere in qualche modo le proprie azioni. “Ad esempio, quando si digita una password, le persone nascondono regolarmente lo schermo, ma fanno poco per nascondere il suono della tastiera”, affermano gli autori del rapporto.
Per i loro esperimenti, i ricercatori hanno utilizzato un laptop MacBook Pro del 2021 che “ha una tastiera identica nel design ai modelli degli ultimi due anni e probabilmente anche dei modelli futuri”. Per addestrare il modello sulle forme d’onda associate alla pressione dei singoli tasti, gli esperti hanno premuto ciascuno dei 36 tasti 25 volte, applicando una forza diversa e utilizzando dita diverse.
Per registrare il suono della tastiera nel primo test, è stato utilizzato un iPhone 13 mini, situato a una distanza di 17 cm dal laptop. Nel secondo test, la registrazione è stata effettuata completamente tramite Zoom, utilizzando i microfoni integrati del MacBook, mentre la riduzione del rumore in Zoom è stata impostata al livello minimo.
In entrambi i test, i ricercatori sono stati in grado di raggiungere una precisione superiore al 93% (con la precisione della registrazione audio dal telefono che si avvicina al 95-96%). Skype, a sua volta, ha fornito una precisione inferiore ma ancora utilizzabile del 91,7%.
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Membro e Riferimento del gruppo di Red Hot Cyber Dark Lab, è un ingegnere Informatico specializzato in Cyber Security con una profonda passione per l’Hacking e la tecnologia, attualmente CISO di WURTH Italia, è stato responsabile dei servizi di Cyber Threat Intelligence & Dark Web analysis in IBM, svolge attività di ricerca e docenza su tematiche di Cyber Threat Intelligence presso l’Università del Sannio, come Ph.D, autore di paper scientifici e sviluppo di strumenti a supporto delle attività di cybersecurity. Dirige il Team di CTI "RHC DarkLab"
Aree di competenza:Cyber Threat Intelligence, Ransomware, Sicurezza nazionale, Formazione
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