Vi undersöker problemet med akustiska emanationer på tangentbordet. Vi presenterar en ny attack tar som ingång en 10-minuters ljudinspelning av en användare som skriver engelsk text med hjälp av ett tangentbord och återhämtar sig upp till 96% av maskinskrivna tecken. Det finns inget behov av utbildningsinspelningar märkta med motsvarande tydlig text. En igenkännare bootstrappad från en 10-minuters ljudinspelning kan även känna igen slumpmässig text som lösenord: I våra experiment, 90% av 5 tecken slumpmässiga lösenord med endast bokstäver kan genereras i färre än 20 försök av en motståndare; 80% av 10 tecken lösenord kan genereras i färre än 75 försök av en motståndare. I attacken använder vi de statistiska begränsningarna i det underliggande innehållet, engelska språket, för att rekonstruera text från ljudinspelningar utan att känna till motsvarande tydlig text. Angreppet innehåller en kombination av standard maskininlärning och taligenkänning tekniker, inklusive cepstrum funktioner, dolda Markov modeller, linjär klassificering, och feedback-baserat inkrementellt lärande.
Författarna i REF, med start från en 10-minuters ljudinspelning, byggde en attack som kan återhämta sig upp till 95% av de skrivna tecknen.
Keyboard acoustic emanations revisited
{'venue': 'TSEC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}