Recomandări cheie
- Cercetătorii au conceput o metodă de a amesteca conversațiile pentru a învinge microfoanele necinstite de la captarea conversațiilor noastre.
- Metoda este semnificativă, deoarece funcționează în timp real pe streaming audio și cu antrenament minim.
- Experții aplaudă cercetarea, dar cred că nu este de mare folos utilizatorului obișnuit de smartphone.
Suntem înconjurați de dispozitive inteligente cu microfoane, dar ce se întâmplă dacă acestea au fost compromise pentru a ne asculta cu urechea?
În efortul de a ne proteja conversațiile de snoopers, cercetătorii de la Universitatea Columbia au dezvoltat o metodă Neural Voice Camouflage care perturbă sistemele automate de recunoaștere a vorbirii în timp real, fără a deranja oamenii.
„Odată cu invazia [dispozitivelor inteligente activate prin voce] în viețile noastre, ideea de confidențialitate începe să se evapore, deoarece aceste dispozitive de ascultare sunt mereu pornite și monitorizează ceea ce se spune”, Charles Everette, director al Cyber Advocacy, Deep Instinct, a spus Lifewire prin e-mail. „Această cercetare este un răspuns direct la nevoia de a ascunde sau de a camufla vocea și conversațiile unui individ de la acești interlocutori electronici, cunoscuți sau necunoscuti într-o zonă.”
Talking Over
Cercetătorii au dezvoltat un sistem care generează sunete liniștite pe care le puteți reda în orice cameră pentru a împiedica microfoanele necinstite să vă spioneze conversațiile.
Modul în care acest tip de tehnologie combate interceptarea cu urechea îi amintește lui Everette de căștile cu anulare a zgomotului. În loc să genereze sunete silențioase pentru a anula zgomotul de fundal, cercetătorii difuzează sunete de fundal care perturbă algoritmii de inteligență artificială (AI) care interpretează undele sonore în sunet ușor de înțeles.
Astfel de mecanisme de camuflare a vocii unei persoane nu sunt unice, dar ceea ce diferențiază Neural Voice Camouflage de celel alte metode este că funcționează în timp real în fluxul audio.
„Pentru a opera pe vorbire live, abordarea noastră trebuie să prezică [sunetul de amestecare corect] în viitor, astfel încât acestea să poată fi redate în timp real”, notează cercetătorii în lucrarea lor. În prezent, metoda funcționează pentru majoritatea limbii engleze.
Hans Hansen, CEO Brand3D, a declarat pentru Lifewire că cercetarea este foarte semnificativă, deoarece atacă o slăbiciune majoră a sistemelor AI de astăzi.
Într-o conversație prin e-mail, Hansen a explicat că sistemele actuale de deep learning AI, în general, și recunoașterea naturală a vorbirii, în special, funcționează după procesarea a milioane de înregistrări de date despre vorbire colectate de la mii de vorbitori. În schimb, Neural Voice Camouflage funcționează după ce s-a condiționat de doar două secunde de vorbire introdusă.
Personal, dacă sunt îngrijorat de dispozitivele care ascultă, soluția mea nu ar fi să adaug un alt dispozitiv de ascultare care încearcă să genereze zgomot de fundal.
Arbore greșit?
Brian Chappell, strateg șef de securitate la BeyondTrust, consideră că cercetarea este mai benefică pentru utilizatorii de afaceri care se tem că s-ar putea afla în mijlocul unor dispozitive compromise care ascultă cuvinte cheie care indică că se vorbește informații valoroase.
„Unde această tehnologie ar fi potențial mai interesantă este într-o stare de supraveghere mai autoritară, în care analiza video AI și a tipăririi vocale sunt utilizate împotriva cetățenilor”, a declarat James Maude, cercetător principal de securitate cibernetică de la BeyondTrust, pentru Lifewire prin e-mail.
Maude a sugerat că o alternativă mai bună ar fi implementarea controalelor de confidențialitate privind modul în care datele sunt capturate, stocate și utilizate de aceste dispozitive. În plus, Chappell consideră că utilitatea metodei cercetătorului este limitată, deoarece nu este concepută pentru a opri interceptarea cu urechea oamenilor.
„Pentru casă, rețineți că, cel puțin teoretic, utilizarea unui astfel de instrument va face ca Siri, Alexa, Google Home și orice alt sistem care este activat cu un cuvânt declanșator rostit să vă ignore”, a spus Chappell.
Dar experții cred că, odată cu includerea tot mai mare a tehnologiei specifice AI/ML în dispozitivele noastre inteligente, este absolut posibil ca această tehnologie să ajungă în telefoanele noastre, în viitorul apropiat.
Maude este îngrijorată, deoarece tehnologiile AI pot învăța rapid să facă diferența între zgomot și sunetul real. El crede că, deși sistemul ar putea avea succes inițial, s-ar putea transforma rapid într-un joc cu pisica și șoarecele, pe măsură ce un dispozitiv de ascultare învață să filtreze zgomotele de bruiaj.
În mod mai îngrijorător, Maude a subliniat că oricine îl folosește ar putea, de fapt, să atragă atenția asupra lor, deoarece întreruperea recunoașterii vocii ar părea neobișnuită și ar putea indica că încercați să ascundeți ceva.
„Personal, dacă sunt îngrijorat de dispozitivele care ascultă, soluția mea nu ar fi să adaug un alt dispozitiv de ascultare care caută să genereze zgomot de fundal”, a spus Maude. „Mai ales că crește riscul ca un dispozitiv sau o aplicație să fie piratat și să mă poată asculta.”
