Ключови изводи
- Изследователите са измислили метод за кодиране на разговори, за да попречат на измамните микрофони да уловят нашите разговори.
- Методът е важен, тъй като работи в реално време при поточно аудио и с минимално обучение.
- Експертите аплодират изследването, но смятат, че то не е от голяма полза за средния потребител на смартфон.
Заобиколени сме от смарт устройства с микрофони, но какво ще стане, ако те са били компрометирани, за да ни подслушват?
В опит да предпазят нашите разговори от шпиони, изследователи от Колумбийския университет са разработили метод за невронен гласов камуфлаж, който прекъсва автоматичните системи за разпознаване на реч в реално време, без да създава неудобства на хората.
"С нахлуването на [интелигентни устройства с гласово активиране] в живота ни, идеята за неприкосновеност на личния живот започва да се изпарява, тъй като тези устройства за слушане са винаги включени и следят какво се казва", Чарлз Еверет, директор на Cyber Advocacy, Deep Instinct, каза Lifewire по имейл. „Това изследване е пряк отговор на необходимостта да се скрие или замаскира гласът и разговорите на индивида от тези електронни подслушватели, известни или непознати в даден район.“
Разговор
Изследователите са разработили система, която генерира шепотни звуци, които можете да възпроизвеждате във всяка стая, за да блокирате измамните микрофони да шпионират вашите разговори.
Начинът, по който този тип технология противодейства на подслушването, напомня на Everette за шумопотискащите слушалки. Вместо да генерират шепотни тихи звуци, за да премахнат фоновия шум, изследователите излъчват фонови звуци, които нарушават алгоритмите на изкуствения интелект (AI), които интерпретират звуковите вълни в разбираем звук.
Такива механизми за камуфлаж на гласа на човек не са уникални, но това, което отличава Neural Voice Camouflage от другите методи е, че работи в реално време при поточно аудио.
"За да оперираме с реч на живо, нашият подход трябва да предскаже [правилното кодирано аудио] в бъдещето, така че те да могат да се възпроизвеждат в реално време", отбелязват изследователите в своята статия. В момента методът работи за по-голямата част от английския език.
Ханс Хансен, главен изпълнителен директор на Brand3D, каза пред Lifewire, че изследването е много значимо, тъй като атакува голяма слабост в днешните AI системи.
В разговор по имейл Хансен обясни, че настоящите системи за дълбоко обучение AI като цяло и разпознаването на естествена реч в частност работят след обработка на милиони записи на речеви данни, събрани от хиляди говорители. За разлика от тях, Neural Voice Camouflage работи, след като се подготви само за две секунди въведена реч.
Лично аз съм загрижен за устройствата, които слушат, моето решение не би било да добавя друго устройство за слушане, което се стреми да генерира фонов шум.
Грешно дърво?
Брайън Чапъл, главен стратег по сигурността в BeyondTrust, вярва, че изследването е по-полезно за бизнес потребителите, които се опасяват, че може да са сред компрометирани устройства, които слушат за ключови думи, които показват, че се изговаря ценна информация. йени
„Тази технология би била потенциално по-интересна в по-авторитарно състояние на наблюдение, където AI видео и анализ на гласови отпечатъци се използват срещу граждани“, каза Джеймс Мод, водещ изследовател на киберсигурността на BeyondTrust, каза пред Lifewire по имейл.
Maude предложи по-добра алтернатива да се приложат контроли за поверителност за това как данните се улавят, съхраняват и използват от тези устройства. Освен това Чапел смята, че полезността на метода на изследователя е ограничена, тъй като не е предназначен да спира подслушването от хора.
„За дома имайте предвид, че поне на теория използването на такъв инструмент ще накара Siri, Alexa, Google Home и всяка друга система, която е активирана с изговорена задействаща дума, да ви игнорират“, каза Chappell.
Но експертите смятат, че с нарастващото включване на специфична AI/ML технология в нашите интелигентни устройства, е напълно възможно тази технология да се окаже в телефоните ни в близко бъдеще.
Maude е загрижена, тъй като AI технологиите могат бързо да се научат да различават шума от реалния звук. Той смята, че макар първоначално системата да е успешна, тя може бързо да се превърне в игра на котка и мишка, тъй като подслушвателното устройство се научи да филтрира заглушаващите шумове.
По-притеснителното е, че Мод посочи, че всеки, който го използва, може всъщност да привлече вниманието към себе си, тъй като нарушаването на гласовото разпознаване би изглеждало необичайно и може да показва, че се опитвате да скриете нещо.
"Лично аз се притеснявам от устройствата, които слушат, моето решение не би било да добавя друго устройство за слушане, което се стреми да генерира фонов шум", сподели Мод. „Особено, тъй като просто увеличава риска устройство или приложение да бъдат хакнати и да могат да ме слушат.“
