Önemli Bilgiler
- Araştırmacılar, sahte mikrofonların konuşmalarımızı yakalamasını engellemek için konuşmaları karıştırmak için bir yöntem geliştirdiler.
- Yöntem, ses akışında gerçek zamanlı olarak ve minimum eğitimle çalıştığı için önemlidir.
- Uzmanlar araştırmayı alkışlıyor ancak bunun ortalama akıllı telefon kullanıcısı için pek yararlı olmadığını düşünüyor.
Mikrofonlu akıllı cihazlarla çevriliyiz, ama ya bizi dinlemeleri için tehlikeye atıldılarsa?
Konuşmalarımızı meraklılardan korumak için Columbia Üniversitesi araştırmacıları, insanları rahatsız etmeden gerçek zamanlı olarak otomatik konuşma tanıma sistemlerini bozan bir Sinirsel Ses Kamuflaj yöntemi geliştirdi.
"[Akıllı sesle etkinleştirilen cihazların] hayatımıza girmesiyle, bu dinleme cihazları her zaman açık olduğundan ve söylenenleri izlediğinden mahremiyet fikri buharlaşmaya başlıyor, "Charles Everette, Siber Savunuculuk Direktörü, Deep Instinct, Lifewire'a e-posta yoluyla söyledi. "Bu araştırma, bir bölgede bilinen veya bilinmeyen bu elektronik dinleyicilerden bir kişinin sesini ve konuşmalarını gizleme veya kamufle etme ihtiyacına doğrudan bir yanıttır."
Konuşmak
Araştırmacılar, sahte mikrofonların konuşmalarınızı gözetlemesini engellemek için herhangi bir odada çalabileceğiniz fısıltı kadar sessiz sesler üreten bir sistem geliştirdiler.
Bu tür teknolojinin gizli dinlemeyi önleme şekli, Everette'e gürültü önleyici kulaklıkları hatırlatıyor. Araştırmacılar, arka plan gürültüsünü ortadan kaldırmak için fısıltı kadar sessiz sesler oluşturmak yerine, ses dalgalarını anlaşılır sese dönüştüren Yapay Zeka (AI) algoritmalarını bozan arka plan sesleri yayınlıyor.
Bir kişinin sesini kamufle etmeye yönelik bu tür mekanizmalar benzersiz değildir, ancak Nöral Ses Kamuflajını diğer yöntemlerden ayıran şey, gerçek zamanlı olarak ses akışı üzerinde çalışmasıdır.
"Canlı konuşma üzerinde çalışmak için, yaklaşımımız gerçek zamanlı olarak çalınabilmeleri için geleceğe yönelik [doğru karıştırma sesini] tahmin etmelidir, "dediler araştırmacılar makalelerinde. Şu anda, yöntem İngilizce dilinin çoğunluğu için çalışıyor.
Brand3D CEO'su Hans Hansen, Lifewire'a, günümüzün yapay zeka sistemlerinde büyük bir zayıflığa saldırdığı için araştırmanın çok önemli olduğunu söyledi.
Bir e-posta görüşmesinde Hansen, genel olarak mevcut derin öğrenme AI sistemlerinin ve özel olarak doğal konuşma tanıma sistemlerinin binlerce konuşmacıdan toplanan milyonlarca konuşma verisi kaydını işledikten sonra çalıştığını açıkladı. Buna karşılık, Nöral Ses Kamuflajı, yalnızca iki saniyelik giriş konuşmasıyla kendini koşullandırdıktan sonra çalışır.
Kişisel olarak, cihaz dinleme konusunda endişeleniyorsam, çözümüm arka plan gürültüsü oluşturmaya çalışan başka bir dinleme cihazı eklemek olmaz.
Yanlış Ağaç?
Bomgar'ın baş güvenlik stratejisti Brian Chappell, araştırmanın, değerli bilgilerin konuşulduğunu gösteren anahtar kelimeleri dinleyen, güvenliği ihlal edilmiş cihazların ortasında olabileceğinden korkan iş kullanıcıları için daha faydalı olduğuna inanıyor.
Bomgar'ın Baş Siber Güvenlik Araştırmacısı James Maude, Lifewire'a e-posta yoluyla verdiği demeçte, "Bu teknolojinin potansiyel olarak daha ilginç olacağı yer, vatandaşlara karşı AI video ve sesli baskı analizinin kullanıldığı daha otoriter bir gözetim durumudur," dedi.
Maude, verilerin bu cihazlar tarafından nasıl yakalandığı, saklandığı ve kullanıldığına ilişkin gizlilik kontrollerinin uygulanmasının daha iyi bir alternatif olacağını önerdi. Ayrıca Chappell, insan dinlemesini durdurmak için tasarlanmadığı için araştırmacının yönteminin kullanışlılığının sınırlı olduğuna inanıyor.
"Ev için, en azından teoride, böyle bir aracı kullanmanın Siri, Alexa, Google Home ve sözlü bir tetikleyici sözcükle etkinleştirilen diğer tüm sistemlerin sizi görmezden gelmesine neden olacağını unutmayın" dedi. Chappell.
Ancak uzmanlar, AI/ML'ye özgü teknolojinin akıllı cihazlarımıza giderek daha fazla dahil edilmesiyle, bu teknolojinin yakın gelecekte telefonlarımıza girmesinin tamamen mümkün olduğuna inanıyor.
Maude, AI teknolojileri gürültü ile gerçek sesi ayırt etmeyi hızla öğrenebildiğinden endişe duyuyor. Sistem başlangıçta başarılı olsa da, bir dinleme cihazının sıkışma seslerini filtrelemeyi öğrenmesiyle hızla bir kedi fare oyununa dönüşebileceğini düşünüyor.
Daha da endişe verici bir şekilde Maude, ses tanımayı bozmanın olağandışı görüneceği ve bir şeyi saklamaya çalıştığınızı gösterebileceği için, onu kullanan herkesin aslında dikkatleri üzerine çekebileceğini belirtti.
"Şahsen, dinlediğim cihazlarla ilgili endişelerim varsa, çözümüm arka planda gürültü oluşturmaya çalışan başka bir dinleme cihazı eklemek olmaz," diye paylaştı Maude. "Özellikle bir cihazın veya uygulamanın saldırıya uğraması ve beni dinleyebilmesi riskini artırdığı için."
