Bilim insanları, insanların klavyelerinde yazdıklarını dinleyerek şifreleri yüzde 90'ın üzerinde doğrulukla tahmin eden yeni bir yapay zeka güdümlü bilgisayar korsanlığı yöntemi keşfetti.
Yapılan araştırmaya göre, siber saldırı, klavyedeki farklı tuşların ses profilini öğrenmek ve tanımak için yapay zeka kullanarak çalışıyor.
İngiltere'deki Durham Üniversitesi'nden Joshua Harrison'ın da aralarında bulunduğu araştırmacılar, bir Apple MacBook Pro'daki tuş vuruşlarını dinleyen akıllı telefona entegre bir mikrofon kullanarak, tam tuşları yüzde 95 doğrulukla yeniden kullandılar.
Bilim insanları ayrıca bir Zoom görüşmesi sırasında, bir toplantı sırasında dizüstü bilgisayarın mikrofonunu kullanarak tuş vuruşlarını kaydederek yapay zeka sisteminin doğruluğunu test etti.
ONLİNE GÖRÜŞMELERDE YÜZDE 92 ORANINDA DOĞRULUK PAYI VAR
Bu yaklaşımda, yapay zeka modelinin tuş vuruşlarını yeniden üretmede yüzde 93 oranında doğru olduğu ve Skype kullanılarak yapılan başka bir testte modelin yaklaşık yüzde 92 oranında doğru olduğu görüldü.
Araştırmacılar yeni siber saldırı yönteminin, klavyelerin akustik menzilindeki mikrofon sayısında son on yılda kaydedilen ilerlemeler sayesinde kolaylaştığını belirtiyor.
Model, kullanıcıların klavyelerindeki tuşlara basarken kullandıkları ses, yoğunluk ve her bir tuş vuruşunun zamanı da dahil olmak üzere benzersiz kalıpları tanıyarak çalışıyor.
Araştırmacılar konsepti test etmek için bir MacBook Pro kullandılar ve önce 36 ayrı tuşa 25'er kez basarak sistemin ses kalıplarını tanımasına yardımcı oldular.
İlk testlerinde tuş sesini kaydetmek için klavyeden 17 cm uzakta tutulan bir iPhone 13 mini kullandılar.
Daha sonra MacBook'un dahili mikrofonlarını kullanarak dizüstü bilgisayar tuşlarını Zoom üzerinden kaydettiler.
Araştırmada bilim insanları yapay zeka, mikrofon ve görüntülü görüşme üçlüsünü kullanan bu yeni tekniğin klavyeler için her zamankinden daha büyük bir tehdit oluşturduğu uyarısında bulunuyor.
Bilim insanları çalışmada, "Yakındaki bir telefon tarafından kaydedilen tuş vuruşları üzerinde eğitildiğinde, yüzde 95'lik bir doğruluk elde etti; bu, bir dil modeli kullanılmadan görülen en yüksek doğruluktur" diye yazıyor.
