قام فريق من الباحثين من الجامعات البريطانية بتدريب نموذج التعلم العميق يمكنه سرقة البيانات من ضربات مفاتيح لوحة المفاتيح المسجلة باستخدام ميكروفون بدقة تصل إلى 95%.
عند استخدام برنامج زووم لتدريب خوارزمية تصنيف الأصوات، انخفضت دقة التنبؤ إلى 93%، وهو رقم عالٍ بشكل خطير، ويعتبر رقماً قياسياً لهذا النوع من الهجمات.
يؤثر مثل هجوم بشكل كبير على أمان بيانات الهدف، حيث يمكن أن يتسرب كلمات مرور الأشخاص ومحادثاتهم ورسائلهم أو معلوماتهم الحساسة الأخرى إلى أطراف ثالثة خبيثة.
علاوة على ذلك، على عكس الهجمات الجانبية الأخرى التي تتطلب ظروفًا خاصة وتخضع لقيود معدل البيانات والمسافة، أصبحت الهجمات الصوتية أكثر بساطة بفضل وفرة الأجهزة التي تحمل ميكروفونات ويمكنها تحقيق تسجيلات صوتية عالية الجودة.
هذا، جنبًا إلى جنب مع التطورات السريعة في تعلم الآلة، يجعل الهجمات الجانبية الصوتية ممكنة وأكثر خطورة بكثير مما كان متوقعًا في السابق.
