Bài học rút ra chính
- Các nhà nghiên cứu đã nghĩ ra một phương pháp xáo trộn các cuộc trò chuyện để đánh bại các micrô giả không thu được các cuộc trò chuyện của chúng ta.
- Phương pháp này rất quan trọng vì nó hoạt động trong thời gian thực khi phát trực tuyến âm thanh và với đào tạo tối thiểu.
- Các chuyên gia hoan nghênh nghiên cứu nhưng cho rằng nó không có tác dụng nhiều đối với người dùng điện thoại thông minh bình thường.
Xung quanh chúng ta là các thiết bị thông minh có micrô, nhưng nếu chúng bị xâm nhập để nghe trộm chúng ta thì sao?
Trong nỗ lực bảo vệ cuộc trò chuyện của chúng ta khỏi những kẻ rình mò, các nhà nghiên cứu của Đại học Columbia đã phát triển một phương pháp Ngụy trang bằng giọng nói thần kinh giúp phá vỡ hệ thống nhận dạng giọng nói tự động trong thời gian thực mà không gây bất tiện cho mọi người.
"Với sự xâm nhập của [các thiết bị kích hoạt bằng giọng nói thông minh] vào cuộc sống của chúng ta, ý tưởng về quyền riêng tư bắt đầu tan biến khi các thiết bị nghe này luôn bật và theo dõi những gì đang được nói", Charles Everette, Giám đốc Vận động Mạng, Deep Instinct, nói với Lifewire qua email. "Nghiên cứu này là một phản hồi trực tiếp cho nhu cầu che giấu hoặc ngụy trang giọng nói và cuộc trò chuyện của một cá nhân khỏi những kẻ nghe trộm điện tử này, đã biết hoặc chưa biết trong một khu vực."
Nói chuyện
Các nhà nghiên cứu đã phát triển một hệ thống tạo ra âm thanh thì thầm yên tĩnh mà bạn có thể phát trong bất kỳ phòng nào để chặn các micrô giả mạo theo dõi cuộc trò chuyện của bạn.
Cách loại công nghệ này chống lại việc nghe trộm gợi nhớ đến tai nghe khử tiếng ồn của Everette. Thay vì tạo ra các âm thanh thì thầm yên tĩnh để loại bỏ tiếng ồn xung quanh, các nhà nghiên cứu đã phát các âm thanh nền làm gián đoạn các thuật toán Trí tuệ nhân tạo (AI) giúp diễn giải sóng âm thành âm thanh dễ hiểu.
Các cơ chế ngụy trang giọng nói của một người như vậy không phải là duy nhất, nhưng điều khiến Ngụy trang bằng giọng nói thần kinh khác biệt với các phương pháp khác là nó hoạt động trong thời gian thực khi phát trực tuyến âm thanh.
"Để vận hành bài phát biểu trực tiếp, cách tiếp cận của chúng tôi phải dự đoán [âm thanh xáo trộn chính xác] trong tương lai để chúng có thể được phát trong thời gian thực", các nhà nghiên cứu lưu ý trong bài báo của họ. Hiện tại, phương pháp này hoạt động với phần lớn ngôn ngữ tiếng Anh.
Hans Hansen, Giám đốc điều hành của Brand3D, nói với Lifewire rằng nghiên cứu này rất có ý nghĩa vì nó tấn công một điểm yếu lớn trong các hệ thống AI ngày nay.
Trong một cuộc trò chuyện qua email, Hansen giải thích rằng các hệ thống AI học sâu hiện tại nói chung và nhận dạng giọng nói tự nhiên nói riêng hoạt động sau khi xử lý hàng triệu bản ghi dữ liệu giọng nói được thu thập từ hàng nghìn diễn giả. Ngược lại, Ngụy trang bằng giọng nói thần kinh hoạt động sau khi tự điều chỉnh chỉ trong hai giây giọng nói đầu vào.
Cá nhân tôi, nếu tôi lo lắng về các thiết bị nghe trong, giải pháp của tôi sẽ không phải là thêm một thiết bị nghe khác tìm cách tạo ra tiếng ồn xung quanh.
Cây sai?
Brian Chappell, giám đốc chiến lược bảo mật tại BeyondTrust, tin rằng nghiên cứu này có lợi hơn cho người dùng doanh nghiệp, những người lo sợ họ có thể ở giữa các thiết bị bị xâm phạm đang lắng nghe các từ khóa cho biết thông tin có giá trị đang được nói.
"Nơi mà công nghệ này có khả năng thú vị hơn là ở trạng thái giám sát độc đoán hơn, nơi phân tích video và bản in bằng giọng nói AI được sử dụng để chống lại công dân", James Maude, Trưởng nhóm nghiên cứu An ninh mạng của BeyondTrust, nói với Lifewire qua email.
Maude đề xuất rằng một giải pháp thay thế tốt hơn sẽ là thực hiện các biện pháp kiểm soát quyền riêng tư về cách dữ liệu được các thiết bị này thu thập, lưu trữ và sử dụng. Hơn nữa, Chappell tin rằng tính hữu ích của phương pháp của nhà nghiên cứu là có giới hạn vì nó không được thiết kế để ngăn chặn hành vi nghe trộm của con người.
"Đối với gia đình, hãy nhớ rằng, ít nhất về lý thuyết, việc sử dụng một công cụ như vậy sẽ khiến Siri, Alexa, Google Home và bất kỳ hệ thống nào khác được kích hoạt bằng lời nói kích hoạt bỏ qua bạn," Chappell.
Nhưng các chuyên gia tin rằng với việc ngày càng có nhiều công nghệ AI / ML cụ thể vào các thiết bị thông minh của chúng tôi, hoàn toàn có khả năng công nghệ này sẽ xuất hiện bên trong điện thoại của chúng tôi trong tương lai gần.
Maude lo ngại vì công nghệ AI có thể học cách nhanh chóng để phân biệt giữa tiếng ồn và âm thanh thực. Anh ấy cho rằng mặc dù hệ thống có thể thành công bước đầu, nhưng nó có thể nhanh chóng biến thành trò chơi mèo vờn chuột khi một thiết bị lắng nghe học cách lọc ra những tiếng ồn gây nhiễu.
Đáng lo ngại hơn, Maude chỉ ra rằng trên thực tế, bất kỳ ai sử dụng nó cũng có thể thu hút sự chú ý về bản thân vì việc gián đoạn nhận dạng giọng nói sẽ có vẻ bất thường và có thể cho thấy bạn đang cố gắng che giấu điều gì đó.
"Cá nhân tôi, nếu tôi lo lắng về các thiết bị nghe trong, giải pháp của tôi sẽ không phải là thêm một thiết bị nghe khác tìm cách tạo ra tiếng ồn xung quanh", Maude chia sẻ. "Đặc biệt là vì nó chỉ làm tăng nguy cơ thiết bị hoặc ứng dụng bị tấn công và có thể lắng nghe tôi."
