論文の概要: A Practical Deep Learning-Based Acoustic Side Channel Attack on Keyboards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01074v1
• Date: Wed, 2 Aug 2023 10:51:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-03 13:09:12.941019
• Title: A Practical Deep Learning-Based Acoustic Side Channel Attack on Keyboards
• Title（参考訳）: キーボード上での深層学習に基づく音響サイドチャネル攻撃
• Authors: Joshua Harrison, Ehsan Toreini, Maryam Mehrnezhad
• Abstract要約: 本稿では,スマートフォン内蔵マイクを用いてノートパソコンのキーストロークを分類するために,最先端のディープラーニングモデルを提案する。 近くの電話機で記録されたキーストロークで訓練すると、分類器は95%の精度を達成し、言語モデルを用いずに見られる最高精度を達成した。 この一連の攻撃からユーザを保護するための一連の緩和手法について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.230751621285321
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With recent developments in deep learning, the ubiquity of micro-phones and the rise in online services via personal devices, acoustic side channel attacks present a greater threat to keyboards than ever. This paper presents a practical implementation of a state-of-the-art deep learning model in order to classify laptop keystrokes, using a smartphone integrated microphone. When trained on keystrokes recorded by a nearby phone, the classifier achieved an accuracy of 95%, the highest accuracy seen without the use of a language model. When trained on keystrokes recorded using the video-conferencing software Zoom, an accuracy of 93% was achieved, a new best for the medium. Our results prove the practicality of these side channel attacks via off-the-shelf equipment and algorithms. We discuss a series of mitigation methods to protect users against these series of attacks.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングの発展、マイクロフォンの普及、パーソナルデバイスによるオンラインサービスの興隆により、アコースティックサイドチャネル攻撃はキーボードにとってこれまでになく大きな脅威となる。 本稿では,スマートフォン統合型マイクロホンを用いて,ノートpcキーストロークを分類するために,最先端のディープラーニングモデルを実践的に実装する。 近くの電話機で記録されたキーストロークで訓練すると、分類器は95%の精度を達成し、言語モデルを用いずに見られる最高精度を達成した。 ビデオ会議ソフトZoomで記録したキーストロークをトレーニングすると、93%の精度が達成され、メディアにとって新たなベストとなった。 本研究は,市販の機器とアルゴリズムを用いて,これらのサイドチャネル攻撃の実用性を示す。 この一連の攻撃からユーザを保護するための一連の緩和手法について論じる。

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