賓州州立大學(xué)的研究人員證明，他們可以使用現(xiàn)成的汽車(chē)?yán)走_(dá)傳感器檢測(cè)手機(jī)聽(tīng)筒的振動(dòng)，并以高達(dá)83%的準(zhǔn)確率破譯電話另一端的人在說(shuō)什么。

該演示在2022年IEEE安全與隱私研討會(huì)（SP）上，由計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程助理教授MahanthGowda和SuryodayBasak展示。

“隨著時(shí)間的推移，隨著技術(shù)變得更加可靠和強(qiáng)大，對(duì)手可能濫用此類傳感技術(shù)”Basak說(shuō)?！拔覀冞@種演示有助于科學(xué)文獻(xiàn)的積累，這些文獻(xiàn)可以概括為：'嘿！汽車(chē)?yán)走_(dá)可用于竊聽(tīng)音頻。我們需要對(duì)此做點(diǎn)什么?！?/p>

該毫米波（mmWave）雷達(dá)在60至64千兆赫和77至81千兆赫茲的頻段內(nèi)，因此研究人員將他們的方法命名為“mmSpy”。這是5G無(wú)線電頻譜的一個(gè)子集。

在mmSpy演示中，研究人員模擬人們通過(guò)智能手機(jī)的耳機(jī)說(shuō)話。Basak說(shuō)，任何品牌的手機(jī)都無(wú)關(guān)緊要，但研究人員在谷歌Pixel4a和三星GalaxyS20上測(cè)試了他們的方法。手機(jī)的聽(tīng)筒會(huì)因語(yǔ)音而振動(dòng)，這種振動(dòng)會(huì)滲透到手機(jī)的整個(gè)機(jī)身。

“我們使用雷達(dá)來(lái)感知這種振動(dòng)，并重建線路另一端的人所說(shuō)的話，”Basak說(shuō)，他們的方法是有效的，即使附近的人和麥克風(fēng)都完全聽(tīng)不到聲音?！斑@并不是第一次發(fā)現(xiàn)類似的漏洞或攻擊方式，但從智能手機(jī)線路的另一端檢測(cè)和重建語(yǔ)音的這一特定方面尚未探索。”

通過(guò)MATLAB和Python兩個(gè)計(jì)算平臺(tái)語(yǔ)言接口對(duì)雷達(dá)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除數(shù)據(jù)中的硬件相關(guān)噪聲和偽影噪聲。然后，研究人員將其輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)模塊中，這些模塊經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，可以對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行分類并重建音頻。當(dāng)雷達(dá)感應(yīng)到一英尺外的振動(dòng)時(shí)，處理后的語(yǔ)音準(zhǔn)確率為83%。這使得雷達(dá)離手機(jī)越遠(yuǎn)，在6英尺處的準(zhǔn)確率下降到43%。

Basak說(shuō)，一旦語(yǔ)音被重建，研究人員就可以根據(jù)需要過(guò)濾、增強(qiáng)或分類關(guān)鍵詞。該團(tuán)隊(duì)正在繼續(xù)改進(jìn)他們的方法，以便不僅更好地了解如何防范這種安全漏洞，而且還可以更好地利用它。

“我們開(kāi)發(fā)的方法也可用于檢測(cè)工業(yè)機(jī)械，智能家居系統(tǒng)和建筑監(jiān)控系統(tǒng)中的振動(dòng)，”Basak說(shuō)?！半S時(shí)間推移的振動(dòng)跟蹤可以幫助評(píng)估磨損情況-例如，使用我們的方法可以幫助確定機(jī)器何時(shí)需要維護(hù)，然后才能在傳統(tǒng)上顯而易見(jiàn)之前進(jìn)行維護(hù)。

根據(jù)Basak的說(shuō)法，有類似的家庭維護(hù)甚至健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以從這種敏感的跟蹤中獲益。

“想象一下，如果某些健康參數(shù)以危險(xiǎn)的方式發(fā)生變化，雷達(dá)可以跟蹤用戶并呼叫幫助?！盉asak說(shuō)：“只要有一套正確的目標(biāo)行動(dòng)，智能家居和工業(yè)中的雷達(dá)可以在發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和問(wèn)題時(shí)更快地扭轉(zhuǎn)局面。”

研究人員現(xiàn)在正致力于用mmSpy擴(kuò)展他們的竊聽(tīng)攻擊，以加強(qiáng)他們的方法，并將其轉(zhuǎn)化為更具建設(shè)性的應(yīng)用程序。