Современные технологии машинного обучения (ML) позволяют извлечь полезный сигнал из массива данных, который раньше считался просто шумом. Это открывает новые возможности для разведки и шпионажа, в том числе прослушки телефонов и слежки за гражданами.
Группа исследователей Университета Пенсильвании разработала аппаратно-программный комплекс WirelessTap, который снимает звук по вибрации телефона. Это принципиально новый способ прослушки, который не использовался ранее.
Теоретически, такие системы транскрибирования речи можно установить в общественных и публичных местах, школах, больницах, снимая в реальном времени текстовую расшифровку т��лефонных переговоров в помещении. Полученные тексты могут использоваться для профилирования граждан и обучения ИИ.
Система использует миллиметровый радар, то есть радиолокационную систему миллиметрового диапазона, в сочетании с системой распознавания речи на основе ИИ. Установка способна транскрибировать разговоры по слитной речи со словарным запасом 10 тыс. слов.
Точность распознавания постепенно снижается с расстоянием: от 59,25% на расстоянии 50 см до 2% на расстоянии 300 см.
С расстоянием увеличивается и количество галлюцинаций:
Исследование основано на проекте 2022 года, в котором использовались аналогичные технологии. Тогда система показала точность 83% при распознавании по списку из десяти слов. Но распознавание слитной произвольной речи — это кардинально новый уровень качества, по сравнению со списком из десяти слов.
Миллиметровый радар в диапазоне 77–81 ГГц регистрирует вибрации, которые передаются через наушник на смартфон. Такие же радары применяются в беспилотных автомобилях, датчиках движения и беспроводных сетях 5G. Исследователи протестировали атаку в реальных условиях, с участием пользователей, которые держат смартфон у уха.
Для обработки сиг��ала они донастроили опенсорсную модель Whisper с помощью техники Low-Rank Adaptation (LoRA), когда вместо изменения всех параметров модели добавляются небольшие обучаемые матрицы низкого ранга. Это позволяет адаптировать модель к новой задаче с минимальными затратами ресурсов.
Модель Whisper изначально обучена на чистом звуке и не способна эффективно распознавать зашумлённый сигнал. Однако LoRA позволяет донастроить всего 1% параметров Whisper специально для радиолокационных данных, улучшив результаты распознавания без перестройки модели целиком.
Хотя точность 60% далека от идеала, даже частичные совпадения ключевых слов могут иметь серьёзные последствия для безопасности. Например, дистанционное чтение по губам обычно распознаёт лишь 30−40% произнесённых слов, но в сочетании с контекстом всё равно помогает понять смысл разговора.
Аналогично, и новая система может выявить конфиденциальную информацию, если её грамотно использовать, дополнив контекстом и экспертными знаниями.
Научная статья “Wireless-Tap: Automatic Transcription of Phone Calls Using Millimeter-Wave Radar Sensing” опубликована в сборнике Proceedings of WiSec 2025: 18th ACM Conference on Security and Privacy in Wireless and Mobile Networks (PDF). В статье описана система, которая включает в себя программу для генерации синтетических данных, обработку и инференс в OpenAI Whisper ASR.
Спуфинг голосового сигнала
Учёные надеются, что результаты их исследования повысят осведомлённость общественности, чтобы люди ��тали более внимательными во время конфиденциальных звонков.
По мере развития технологий с каждым годом растёт риск злоупотребления искусственным интеллектом и сенсорными системами. Возможности органов чувств ограничены. Например, зрение ограничено очень узким диапазоном электромагнитного излучения 380−780 нм. Такая же проблема со слухом. Из этого можно сделать вывод, что достоверные полные данные об окружающем мире можно получить только приборами.
Звуковой сигнал также подвержен спуфингу. Можно предположить, что в будущем технологии позволят не только считывать, но и модулировать вибрации телефона с помощью наведённого сфокусированного излучения, так что звуковым сигналам по телефону (словам собеседника) нельзя будет доверять в полной мере.
Автор: GlobalSign_admin
