Дослідники з п’яти американських коледжів виявили техніку підслуховування ваших розмов і витоку вашої особистої інформації. Це можливо завдяки датчикам, доступним на пристроях Android. Метод атаки по бічному каналу під назвою EarSpy був розроблений у співпраці дослідників із п’яти американських коледжів. Останній робить це, перехоплюючи вібрації, які посилає динамік. Використання сенсорів Android-смартфона (акселерометр і різні гіроскопи). Вони можуть використовуватися для отримання інформації про абонента. Як і тема нинішньої розмови, коли вони отримають належний аналіз.
Тому дослідники з Техаського університету A&M, Темпла, Дейтона, Рутгерса та Технологічного інституту Нью-Джерсі створили метод машинного навчання, щоб отримати цей висновок. Атака на боковий канал, як-от EarSpy, була б неможливою без сучасних технологічних досягнень у передачі компонентів і звуку. Спроба використати це на OnePlus 3T 2016 року виявилася неможливою. Однак OnePlus 9 2021 року дав дослідникам більш важливу інформацію: динамік найновішого смартфона значно потужніший і точніший.
EarSpy: можливий злом Android-смартфонів через їхні датчики
| Виявлення | Класифікатор | Набір даних | TP Оцінка | Ставка FP | Точність | Відкликати |
| Стать | Випадковий ліс | emo-DB | 98,7% | 1,3% | 98,7% | 98,7% |
| JL-корпус | 78,6% | 21,7% | 78,8% | 78,6% | ||
| Випадковий підпростір | emo-DB | 84,7% | 15,4% | 84,7% | 84,7% | |
| JL-корпус | 79,4% | 21,0% | 79,8% | 79,4% | ||
| Таблиця рішень | emo-DB | 84,7% | 16,7% | 84,8% | 84,7% | |
| JL-корпус | 77,7% | 22,5% | 77,7% | 77,7% |
| Спікер | Ліс | |||||
| JL-корпус | 61,5% | 13,2% | 61,1% | 61,5% | ||
| Випадковий підпростір | FSDD | 88,7% | 5,2% | 89,1% | 88,7% | |
| JL-корпус | 55,7% | 15,5% | 55,5% | 55,7% | ||
| Таблиця рішень | FSDD | 88,2% | 5,4% | 88,8% | 88,2% | |
| JL-корпус | 59,9% | 13,7% | 59,6% | 59,9% |
| Виступ | Випадковий ліс | FSDD | 41,6% | 6,8% | 41,6% | 41,6% |
| Випадковий Підпростір | FSDD | 39,0% | 7,2% | 39,1% | 39,0% | |
| Таблиця рішень | FSDD | 33,3% | 8,0% | 33,6% | 33,3% |
EarSpy може здатися «обіцяючим», але дані, які він збирає, далеко не точні. Вчені змогли визначити стать абонента лише з середньою точністю 88,7%. Навіть після навчання на обмеженій кількості аудіоданих. Розпізнавання голосу було точним лише від 33,3% до 41,6% часу, тоді як ідентифікатор абонента виявляв лише 73,6% часу. Оскільки штучний інтелект розвивається швидкими темпами, ці відсотки швидко наближаються до 100%.
Вам поки не потрібно хвилюватися, якщо ви користуєтеся смартфоном Android. Оскільки EarSpy не може отримати доступ до ваших розмов чи інформації. Вчені, які створили цей метод, дбають про наші інтереси. Їхні дослідження сподіваються показати, як такого роду атаки одного разу можуть широко поширитися. Якби це було в чужих руках. Отже, боятися немає причин.