我要评论文：Jocelyn
由英國許多大學共組的英國研究團隊最近訓練出一個深度學習模型，藉由辨認電腦鍵盤的團隊聽鍵打字聲來取得資訊，準確率高達95%；而藉由Zoom視訊通話來辨認打字聲時，訓練精準度稍降至93%。盤聲
此種聲學資安攻擊能竊走受害者的盜密度達密碼等私密資料，而且與其他旁路攻擊相比，碼辨執行起來較為簡單，識精使用隨著現在機器學習發展更進步，靜音鍵盤擊嗎這類攻擊的可躲危險性也更甚於以往。
鍵盤資安攻擊的過攻第一步是先錄下目標鍵盤的打字聲，可透過電腦附近的英國麥克風，或已被惡意軟體取得麥克風權限的團隊聽鍵手機來錄音。另外，訓練打字聲也可在Zoom視訊通話時被收錄。盤聲
英國研究團隊在MacBook Pro的盜密度達36個鍵上各打25次，由距離電腦17公分遠的iPhone13 mini來錄下每次按壓鍵盤的聲音。接著，研究員將聲音轉為波型圖和頻譜圖，並透過數據處理技術，特別加強之後可用來辨識打字聲的部分。
處理過後頻譜圖則會用來訓練圖像辨識模型「CoAtNet」，需再調整學習率和epoch等參數，才能達到最終的精準率。實驗結果顯示透過iPhone錄音，辨識打字聲的精準度為95%、Zoom視訊為93%，而Skype為91.7%。
靜音鍵盤可躲過攻擊嗎？
這種攻擊對於靜音鍵盤仍有效，研究員建議可以在不同打字風格間交替，或使用隨機產生的密碼，也可進一步透過軟體來為打字聲套上不同聲音效果。另一種方式則是避免輸入密碼，可使用生物識別驗證或密碼管理器等。
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本文經Inside硬塞的網路趨勢觀察授權轉載，原文發表於此
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責任編輯：丁肇九
核稿編輯：翁世航
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