AI biến chuột chơi game thành công cụ nghe lén qua cảm

AI biến chuột chơi game thành công cụ nghe lén qua cảm biến

Trí tuệ nhân tạo (AI) được tận dụng trong kỹ thuật Mic-E-Mouse, biến dữ liệu cảm biến của chuột máy tính thành lời nói, trở thành rủi ro nghe lén mới.

Theo Tom'sHardware, các nhà nghiên cứu tại Đại học California (Mỹ) vừa công bố một phương pháp mới có khả năng biến cảm biến trong chuột quang học cao cấp thành công cụ nghe lén. Kỹ thuật mang tên Mic-E-Mouse dựa trên việc tận dụng độ nhạy và tần suất lấy mẫu của chuột hiện đại để ghi nhận rung động âm thanh từ bề mặt bàn, sau đó dùng thuật toán AI chuyển đổi thành tín hiệu lời nói.

AI biến chuột máy tính thành công cụ nghe lén qua cảm biến - Ảnh 1. — Thiết lập thử nghiệm của nhóm nghiên cứu Mic-E-Mouse: chuột quang học cao cấp được kết nối với máy tính để thu và phân tích rung động âm thanh bằng thuật toán AI

Theo mô tả, chuột có độ nhạy từ 20.000 DPI trở lên có thể bị khai thác. Với sự phổ biến của chuột chơi game chất lượng cao đang ngày càng rẻ hơn, nguy cơ này không chỉ giới hạn ở thiết bị đắt tiền. Quá trình tấn công bắt đầu khi máy tính người dùng kết nối với chuột bị cài phần mềm độc hại hoặc ứng dụng có khả năng yêu cầu dữ liệu cảm biến tốc độ cao.

Điểm đáng chú ý là việc khai thác không nhất thiết phải đến từ các phần mềm phức tạp. Các ứng dụng miễn phí mã nguồn mở, phần mềm sáng tạo hay trò chơi cũng có thể hợp pháp yêu cầu dữ liệu cảm biến này. Khi dữ liệu thô được thu thập, kẻ tấn công có thể xuất ra ngoài và xử lý bằng kỹ thuật xử lý tín hiệu số cùng mô hình học máy. Nhóm nghiên cứu cho biết chỉ cần một con chuột dễ bị tổn thương và máy tính mục tiêu chạy ứng dụng phổ biến, dữ liệu truyền từ chuột có thể bị tận dụng để tái tạo sóng âm.

AI biến chuột máy tính thành công cụ nghe lén qua cảm biến - Ảnh 2. — Hình minh họa các giai đoạn xử lý từ âm thanh thô qua bộ lọc Wiener và mô hình thần kinh AI giúp tái tạo tín hiệu giọng nói từ dữ liệu chuột

Quá trình xử lý gồm hai bước chính: đầu tiên dữ liệu được làm rõ bằng bộ lọc Wiener, sau đó đưa vào mô hình thần kinh để khôi phục âm thanh. Kết quả cho thấy có thể đạt độ chính xác nhận dạng giọng nói từ 42% đến 61%, đủ để tái tạo một phần nội dung hội thoại.

Mặc dù mới chỉ dừng ở mức thử nghiệm, kỹ thuật này cho thấy những rủi ro mới trong an ninh mạng và quyền riêng tư. Các chuyên gia kỳ vọng việc phát hiện sớm mối nguy có thể thúc đẩy những biện pháp bảo vệ thiết bị ngoại vi, đặc biệt khi AI ngày càng đóng vai trò trung tâm trong các phương thức tấn công tinh vi.

//Chèn ads giữa bài (runinit = window.runinit || []).push(function () { //Nếu k chạy ads thì return if (typeof _chkPrLink != 'undefined' && _chkPrLink) return; var mutexAds = '<zone id="l2srqb41"></zone>'; var content = $('[data-role="content"]'); if (content.length > 0) { var childNodes = content[0].childNodes; for (i = 0; i < childNodes.length; i++) { var childNode = childNodes[i]; var isPhotoOrVideo = false; if (childNode.nodeName.toLowerCase() == 'div') { // kiem tra xem co la anh khong? var type = $(childNode).attr('class') + ''; if (type.indexOf('VCSortableInPreviewMode') >= 0) { isPhotoOrVideo = true; } } try { if ((i >= childNodes.length / 2 - 1) && (i < childNodes.length / 2) && !isPhotoOrVideo) { if (i <= childNodes.length - 3) { childNode.after(htmlToElement(mutexAds)); arfAsync.push("l2srqb41"); } break; } } catch (e) { } } } }); function htmlToElement(html) { var template = document.createElement('template'); template.innerHTML = html; return template.content.firstChild; }

if (pageSettings.allow3rd && (typeof _isAdsHidden === 'undefined' || !_isAdsHidden)) { (function(w, q) { w[q] = w[q] || []; w[q].push(["_mgc.load"]) })(window, "_mgq"); }