Хакери и сајбер криминалци до сада су се служили бројним методама за крађу лозинки и пробијање корисничких налога.
Стручњаци за вештачку интелигенцију пронашли су још један и, како изгледа, веома ефикасан начин с којим могу да дођу до лозинки корисника, а он је базиран на – слушању.
Наиме, добро истренирани алгоритам може на основу звукова куцкања по тастатури да открије који се тастери користе, преноси портал Дигитал трендс.
Сваки тастер има, за АИ алгоритам, препознатљив звук тако да је сада могуће само на основу звукова, али и начина куцања, сазнати шифру. Истраживачи су тестирали више снимака куцкања па се ова техника показала изузетно успешном и поузданом.
Они су прво алгоритам тренирали на звуковима куцања (као и интензитету притискања тастера и времену између додира тастера) с различитих удаљености од тастатуре, али и углова на које је постављен микрофон у односу на тастатуру.
Након тога су креирали звучни профил за сваки појединачни тастер и кренули с тестирањем употребе више различитих метода. У сваком од тих тестова проценат успешности износио је изнад 90 одсто. Осим самог алгоритма, истраживачи су као један од главних разлога препознавања звукова појединачних тастера издвојили и напредак у квалитету опреме за снимање и микрофона.
Најуспешнијом техником, чија је успешност износила чак 95 одсто, показао се тест у којем се микрофон паметног телефона користио за слушање звука куцања на тастатури на Мекбуку Про. Такође, овај метод је тестиран и приликом коришћења апликација као што су Зум и Скајп које се данас често користе. И у овом случају АИ се показао веома прецизним при препознавању звука куцања па је успешност препознавања износила 93 одсто за Зум и 92 процента за Скајп.
Док ова техника приказује нове импресивне могућности вештачке интелигенције, многи би због ње могли да настрадају јер би криминалци могли да се домогну њихових лозинки за бројне сервисе. Замислите само да неко примењује тај метод док с том особом или особама разговара путем Зума. Такође, ако би се криминалци или само мало знатижељније особе домогле таквог програма, онда би удаљени рад и куцкање из кафића могли да постану прилично ризични.
Оно што је свакако потребно напоменути јесте да је успешност у препознавању велика само у случају анализе звукова тастатуре на којој је алгоритам трениран, док је успешност знатно мања када су у питању тастатуре на којима АИ није трениран.
Као један од начина на који би могли да преварите АИ који прислушкује звук ваше тастатуре, истраживачи саветују повремено мењање стила куцања, који би могао да збуни алгоритам.