EETOP整理自:technews(台)
但随着移动科技的不断发展,当前智能手机搭载了远比几年前机型更强大的立体声喇叭,因而提供更好音质、更强振动。不仅如此,当前移动设备配备了更灵敏的动作传感器与陀螺仪,即使喇叭发出再微小的共振都能加以记录。
研究人员将预先录制的音频通过OnePlus 7T 和OnePlus 9T 智能手机听筒播放,再由第三方「Physics Toolbox Sensor Suite」App 进行数据撷取及分析,再运用现成数据集训练机器学习演算法,以便识别出语音内容、来电者身份与性别。结果,从OnePlus 7T 听筒中,该演算法最高来电性别辨识精准度达到98.7%,来电者身份辨识度最高达91.2%,语音内容辨识度最高达到56.4%。在OnePlus 9T 上的精准度,来电者性别可达88.7%,来电者身份却掉到73.6%,语音辨识则为41.6%。
研究人员归纳了几个会让EaySpy旁路攻击与窃听效果大打折扣的因素,包括使用者调低听筒音量;移动设备硬件元件的配置与机身组装的紧密性(会对手机喇叭与听筒的残响扩散造成影响);使用者边讲边移动并造成振动。
研究人员建议,为了降低上述攻击风险,手机制造商应确保通话过程中的声压保持稳定,并将动作传感器安装在手机内部振动不会造成影响,或至少影响最小的位置上。
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