作者丨Vision NP
译者丨陈峻
审校丨重楼
最近 ， 网上有研究报告（https://arxiv.org/pdf/2308.01074.pdf）披露了一种潜藏得较为隐蔽的网络安全漏洞 。该漏洞能够被用来在人们使用Zoom等视频会议 ， 进行通话过程中 ， 针对键盘输入的声音发起攻击 。
根据萨里大学、达勒姆大学和伦敦大学皇家霍洛威学院的专家们所做的研究表明 ， 人工智能系统可以根据人类打字时发出的声音 ， 准确地识别出其在笔记本电脑键盘上具体按下的是哪个键 。
一、研究发现
以下是这项研究的一些重要启示和影响：
1.基于声音的攻击：研究发现 ， 人工智能系统可以检测到按键声音的信号 ， 而且其准确率高达、甚至超过90% 。例如 ， 在Zoom通话或其他类型的语音通信中 ， 按下了哪些键等 。据此 ， 网络犯罪分子可以通过分析按键打字时所发出的声音 ， 来获取密码、账单信息等敏感信息 。
2.视频会议的威胁与日俱增：随着Zoom等视频会议工具的广泛使用 ， 特别是在COVID-19流行期间 ， 与此类平台相关的潜在安全风险也在持续增加 。而且 ， 设备内置麦克风的普及 ， 更进一步增加了声音攻击的威胁 。
3.机器学习和声学分析：研究人员使用机器学习算法 ， 可以分析与不同按键相关的声音信号 。同时 ， 人工智能系统也能够学习并识别出声音记录中的各种模式和特征 。即使是不同手指用不同力量击键 ， 算法也能准确识别出按键特征 。这充分证明了机器学习在识别和利用信号方面的强大能力 。
4.准确性的提高：该研究在识别按键方面达到了很高的准确度 ， 电话通话录音的成功率高达 95% ， 就连Zoom通话录音的成功率也高达93% 。这样的准确率说明了此类攻击所带来的安全威胁是不容忽视的 。
5.公共辩论的重要性：研究人员认为 ， 我们有必要对人工智能技术进行公开讨论和管理 ， 尤其是随着带有麦克风的智能设备在各个家庭中的使用越来越普及 。也就是说 ， 基于声音的攻击 ， 势必会引发道德和隐私方面的问题 ， 值得公众认真考虑 。
6.侧信道攻击：此类攻击形式通过结合非预期信号（如声音） ， 来获取未经授权的访问权限或信息 。它充分体现了在网络安全战略中 ， 考虑各种攻击载体的重要性 。
7.对用户行为的影响：即使是细微的动作和声音 ， 也有可能被老练的攻击者所利用 。因此建议用户在视频会议通话中 ， 特别是在输入敏感信息（包括密码）时 ， 请保持谨慎 。
8.攻击的不断演变：随着时间的推移 ， 基于人工智能模型的各类攻击的准确性将大幅提高 。因此 ， 我们必须在网络安全实践中不断提高认识 ， 并按需调整 。
二、多层次防护组合
以上是该研究报告的主要结论 。那么具体而言 ， 我们应该如何才能防止Web应用和用户 ， 受到基于声音的攻击呢？
鉴于此类攻击仍在不断演变 ， 我们需要通过下文提到的多层次方法的组合 ， 在一定程度上增强Web应用、以及用户行为的安全性和完整性 ， 并将受攻击的风险降至最低：
?实施双因素身份验证（2FA）：由于用户需要提供第二类认证信息（例如：除密码外 ， 来自验证器应用或生物识别的登录代码） ， 才能访问其账户 ， 因此该方法增加了一个额外的安全层 。也就是说 ， 它通常需要向用户的移动设备或电子邮件发送验证码 ， 并在验证器应用中生成随机码 ， 从而降低基于单一密码维度的攻击 。下面是根据需要 ， 在特定Web应用中实施2FA的方法示例 。
文章插图
代码来源：谷歌云 ， 使用 Firebase 身份验证库的 JAVAScript 代码
上述代码演示了使用Firebase身份验证 ， 来实现多因素身份验证的流程 。具体而言 ， 该代码段主要是将电话号码的验证作为第二种因素 。当然 ， 你可以通过调整该代码段 ， 提供其他的多因素身份验证（MFA）选项 ， 来按需整合基于时间的一次性密码（TOTP）的MFA ， 以满足特定应用的实际需求 。不过 ， 请注意在实施多因素身份验证时 ， 不要忽略了其他潜在的安全问题、以及用户体验 。
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