פריצת מקלדת דרך סאונד
מחקר שנערך לאחרונה גילה כי האקרים יכולים להשתמש בטכניקות האזנה מתקדמות כדי לזהות מה אדם מקליד בדיוק מפתיע. סוג זה של התקפה, המכונה האזנה אקוסטית למקלדות, מסתמך על ניתוח הצלילים המופקים מהמקשים בזמן ההקלדה, מה שעלול להוביל לגניבת מידע רגיש.
כלים ושיטות המשמשים בפריצה אקוסטית
תוכנת זיהוי צלילים
הצעד הראשון בסוג זה של פריצה כרוך בשימוש ב- תוכנת זיהוי צלילים. טכנולוגיה זו מעבדת ומנתחת רצפי שמע הנקלטים בזמן הקלדה. התוכנה יכולה לזהות דפוסים ולקשר אותם עם מקשים ספציפיים שנלחצו, הודות לאלגוריתמים של למידת מכונה. כלים כגון חוצפה y TensorFlow הן דוגמאות ליישומים בהם ניתן להשתמש למטרות כאלה.
התקני לכידה
לכידת צלילים מרכזיים דורשת מכשירים ספציפיים. מיקרופונים איכותיים, סמארטפונים ואפילו רמקולים חכמים ניתן להשתמש בו כדי להקליט צלילים המופקים במהלך כתיבה. מוצרים כגון מיקרופון יטי כחול הם מציעים את הבהירות והנאמנות הדרושות כדי ללכוד את הניואנסים של כל לחיצה על מקש.
אלגוריתמים של למידת מכונה
ل אלגוריתמים של למידת מכונה מייצגים את עמוד השדרה של הפריצה האקוסטית. מודלים כגון רשתות נוירונים קונבולוציוניות (CNN) ורשתות נוירונים רקורסיביות (RNN) מאומנים באמצעות דגימות צליל והמפתחות המתאימים. אמזון SageMaker y AI של Google Cloud לספק פלטפורמות חזקות לאימון ולפריסה של מודלים אלה.
תהליך זיהוי מפתח
לכידת שמע
התהליך מתחיל בלכידת אודיו במהלך פעילות הקלדה. ניתן לעשות זאת באמצעות מכשירים הקרובים ליעד. האקרים מתקינים מכשירים במיקומים אסטרטגיים או מנצלים מיקרופונים המובנים בציוד שכבר קיים בסביבה.
ניתוח סאונד
לאחר שהאודיו נקלט, ה- ניתוח צליל מפרק את האות לרכיבים פשוטים יותר. שלב זה כולל סינון רעשים, נורמליזציה וחילוץ של מאפיינים כגון תדר ואמפליטודה. כלי ניתוח אודיו כגון פראט ניתן להשתמש בו למשימות עיבוד ראשוניות.
מיפוי מפתח
עם האודיו המעובד, האקרים משתמשים מודלים של מיפוי כדי לקשר צלילים ספציפיים עם מקשים מתאימים. המיפוי מתבצע על ידי השוואה עם מסד נתונים של צלילים ומפתחות שהוקלט קודם לכן. מודלים שאומנו יכולים למפות בשיעור דיוק גבוה, במיוחד אם יש להם מדגם מייצג של המקשים השונים במקלדת ספציפית.
הפחתת סיכונים
כלי הצפנת אודיו
כדי להתגונן מפני התקפות מסוג זה, חשוב להשתמש ב כלי הצפנה גם בחומרה וגם בתוכנה. תוכניות כמו לאותת y וואטסאפ לשלב מערכות הצפנה מקצה לקצה המגבילות את האפשרות של ציתות.
שימוש במקלדות וירטואליות
ل מקלדות וירטואליות מהווים אמצעי מניעה נוסף. באמצעות מקלדות על המסך ושיטות קלט מגע, הרעש האקוסטי הקשור למקלדות פיזיות מבוטל. יישומים כגון מסך מגע במקלדת עבור מערכות אנדרואיד מציעים אפשרויות שונות של מקלדת וירטואלית.
יישום אלגוריתמי רעש לבן
ההטמעה של אלגוריתמי רעש לבן יכול לסבך את תהליך זיהוי הצלילים, ולהקשות על האקרים לחלץ מידע שמיש. כלים כגון לבן רעש לבן ניתן להגדיר אותו כך שייצור רעשי רקע כאלה.
ניטור וגילוי של טכנולוגיית ריגול
רלוונטי לשמור על ניטור מתמיד של מכשירים ורשתות כדי לזהות טכנולוגיית ריגול פוטנציאלית. שימוש בתוכנות אבטחה ייעודיות כגון נורטון y Malwarebytes יכולים לסייע בזיהוי ובמיתון איומים אלה לפני שהם גורמים נזק משמעותי.
דוגמאות אמיתיות להתקפות אקוסטיות
מקרה של אוניברסיטת קיימברידג'
צוות חוקרים מאוניברסיטת קיימברידג' הדגים את היתכנותן של התקפות אלו בסביבה מבוקרת. הם השתמשו במיקרופונים מדויקים ביותר כדי להקליט הקלדה והצליחו לזהות במדויק 70% מהמקשים במקלדת ממברנה סטנדרטית. מחקר זה מדגיש את הפגיעות אליה חשופים משתמשי מקלדות קונבנציונליות.
מקרה חברת XYZ
בתקרית שדווחה על ידי חברת XYZ, קבוצת האקרים השתמשה במיקרופונים המובנים בטלפונים ניידים כדי ללכוד את צלילי הקשות המקשים שבהם השתמשו עובדי הבנק. הטכניקה הובילה לגניבת פרטי כניסה ולגישה בלתי מורשית לחשבונות בנק, מה שמדגים את הפוטנציאל ההרסני של התקפות אלו.
יישום בבתי קזינו ובתי הימורים
בדוגמה נוספת, בתי קזינו ובתי הימורים היו מטרה לסוג זה של מתקפה. האקרים הכניסו מיקרופונים למכונות משחק כדי להקליט את המקשים שנלחצו על ידי הדילרים, ובכך קיבלו גישה למידע על הפעילות הפנימית של הקזינו.
עתיד הפריצה האקוסטית
El פריצות דרך בטכנולוגיות זיהוי צלילים ואלגוריתמים של למידת מכונה מצביעים על כך שפריצות אקוסטיות עשויות להפוך למתוחכמות אף יותר. עם כניסתם של מכשירי הקלטה קטנים ודיסקרטיים יותר, היכולת ללכוד ולנתח צליל בזמן אמת רק תשתפר. עסקים ומשתמשים חייבים להישאר מעודכנים ולאמץ טכנולוגיות ונהלי אבטחה המציעים הגנה טובה יותר מפני איומים מתעוררים אלה.
פריצה אקוסטית נותרה תחום פעיל של מחקר ואיומים, הדורש ערנות מתמשכת והתאמת אמצעי הגנה להגנה על מידע רגיש בכל הסביבות הדיגיטליות והפיזיות.