Key Takeaways
- Istraživači su osmislili metodu za preklapanje razgovora kako bi porazili lažne mikrofone od snimanja naših razgovora.
- Metoda je značajna jer radi u realnom vremenu na prijenosu zvuka i uz minimalnu obuku.
- Stručnjaci pozdravljaju istraživanje, ali misle da nije od velike koristi prosječnom korisniku pametnog telefona.
Okruženi smo pametnim uređajima sa mikrofonima, ali šta ako su kompromitovani da bi nas prisluškivali?
U pokušaju da zaštitimo naše razgovore od njuškara, istraživači sa Univerziteta Columbia razvili su metodu Neural Voice Camouflage koja remeti sisteme automatskog prepoznavanja govora u realnom vremenu bez da ometa ljude.
"Sa invazijom [pametnih uređaja koji se aktiviraju glasom] u naše živote, ideja privatnosti počinje da nestaje jer su ovi prislušni uređaji uvijek uključeni i prate ono što se govori, " Charles Everette, direktor Cyber Advocacy, Deep Instinct, rečeno je za Lifewire putem e-pošte. "Ovo istraživanje je direktan odgovor na potrebu da se sakriju ili kamufliraju nečiji glas i razgovori od ovih elektronskih prisluškivača, poznatih ili nepoznatih na nekom području."
Talking Over
Istraživači su razvili sistem koji generiše tihe zvukove koje možete puštati u bilo kojoj prostoriji kako biste spriječili lažne mikrofone da špijuniraju vaše razgovore.
Način na koji ova vrsta tehnologije sprečava prisluškivanje podsjeća Everette na slušalice za poništavanje buke. Umjesto da generiraju tihe zvukove šapata kako bi poništili pozadinsku buku, istraživači emituju pozadinske zvukove koji ometaju algoritme umjetne inteligencije (AI) koji interpretiraju zvučne valove u razumljiv zvuk.
Ovakvi mehanizmi za kamufliranje nečijeg glasa nisu jedinstveni, ali ono što izdvaja Neural Voice Camouflage od ostalih metoda je to što radi u realnom vremenu na streaming audio.
"Da bismo radili na govoru uživo, naš pristup mora predvidjeti [tačan kodirani zvuk] u budućnost kako bi se mogli puštati u realnom vremenu", napominju istraživači u svom radu. Trenutno, metoda radi za većinu engleskog jezika.
Hans Hansen, izvršni direktor Brand3D-a, rekao je za Lifewire da je istraživanje veoma značajno jer napada veliku slabost današnjih AI sistema.
U razgovoru putem e-pošte, Hansen je objasnio da trenutni AI sistemi dubokog učenja općenito i prepoznavanje prirodnog govora posebno rade nakon obrade miliona zapisa govornih podataka prikupljenih od hiljada govornika. Nasuprot tome, Neural Voice Camouflage radi nakon što se kondicionira na samo dvije sekunde ulaznog govora.
Lično, ako sam zabrinut za uređaje koji prisluškuju, moje rješenje ne bi bilo dodavanje drugog uređaja za slušanje koji želi generirati pozadinsku buku.
Pogrešno drvo?
Brian Chappell, glavni sigurnosni strateg u BeyondTrust-u, vjeruje da je istraživanje korisnije za poslovne korisnike koji strahuju da bi mogli biti usred kompromitovanih uređaja koji osluškuju ključne riječi koje ukazuju da se izgovaraju vrijedne informacije.
"Ova tehnologija bi potencijalno bila interesantnija je u autoritarnijem stanju nadzora gdje se AI video i analiza otiska glasa koriste protiv građana ", rekao je za Lifewire James Maude, vodeći istraživač sajber sigurnosti BeyondTrusta.
Maude je predložila da bi bolja alternativa bila implementacija kontrola privatnosti o tome kako se podaci snimaju, pohranjuju i koriste od strane ovih uređaja. Štaviše, Chappell vjeruje da je korisnost istraživačke metode ograničena jer nije dizajnirana da spriječi ljudsko prisluškivanje.
"Za dom, imajte na umu da će, barem u teoriji, korištenje takvog alata uzrokovati da vas Siri, Alexa, Google Home i bilo koji drugi sistem koji se aktivira izgovorenom riječju okidača ignorira", rekao je Chappell.
Ali stručnjaci vjeruju da je sa sve većim uključivanjem AI/ML specifične tehnologije u naše pametne uređaje, potpuno moguće da bi ova tehnologija mogla završiti u našim telefonima, u bliskoj budućnosti.
Maude je zabrinuta jer AI tehnologije mogu brzo naučiti da razlikuju buku od stvarnog zvuka. On misli da, iako bi sistem u početku mogao biti uspješan, mogao bi se brzo pretvoriti u igru mačke i miša jer uređaj za slušanje uči da filtrira zvukove ometanja.
Što je još više zabrinjavajuće, Maude je istakla da bi svako ko ga koristi mogao, u stvari, skrenuti pažnju na sebe jer bi ometanje prepoznavanja glasa izgledalo neobično i moglo bi ukazivati na to da pokušavate nešto sakriti.
"Lično, ako sam zabrinuta za uređaje koji prisluškuju, moje rješenje ne bi bilo dodavanje drugog uređaja za slušanje koji želi generirati pozadinsku buku", podijelila je Maude. "Pogotovo jer samo povećava rizik od hakiranja uređaja ili aplikacije i mogućnosti da me sluša."
