スマートフォンにおける通話セキュリティリスクを明らかにするための研究ハック

スマートフォンの通話セキュリティリスクの研究ハック

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研究者チームは、スマートフォンの加速度センサーによって記録されたイヤースピーカーの振動データをスクリーニングして、発信者情報を抽出するためのマルウェアを開発しました。

研究者たちは、ユーザーの同意を必要とせずに取得可能なモーションセンサーデータを持つ2つの新しいAndroid携帯電話を使用しました。

これらのモデルの大きなスピーカーは、古いモデルよりも多くの発信者情報を提供し、機械学習アルゴリズムが加速度計のデータから45%〜90%の単語領域を推測することができました。

• 「研究者が深層学習と物理学を組み合わせてMRIスキャンを修正する」
• 光を基にした機械学習システムは、より強力で効率的な大規模言語モデルを生み出す可能性がある
• 「研究者がロボットに自己学習で食器洗い機やドアを開ける手助けをしています」

研究者は、EarSpyマルウェアが、91.6%の正確さで繰り返しの発信者を識別し、98.6%の正確さで話者の性別を判別し、56%の正確さでゼロから九までの数字を識別することができることを発見しました。

テキサスA&M大学のAhmed Tanvir Mahdadは、攻撃者がこの脆弱性を利用するためにEarSpyをダウンロード可能なアプリケーションに隠す必要があると述べました。 テキサスA&Mエンジニアリングニュースの全文を表示

要約の著作権は 2023年 SmithBucklin 、ワシントンD.C.、アメリカに帰属します

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