Um estudo empregou inteligência artificial para detectar senhas e informações digitadas através da análise dos sons produzidos pelo teclado durante a digitação. A pesquisa utilizou gravações de áudio obtidas durante uma chamada pelo Zoom e também através de um smartphone próximo ao usuário, alcançando uma precisão de reconhecimento superior a 90%.
A pesquisa foi conduzida por acadêmicos das Universidades de Londres e Surrey, no Reino Unido, que aplicaram técnicas de aprendizado de máquina para criar um modelo capaz de compreender os padrões sonoros da digitação. A taxa de sucesso foi de 95% para os dados de áudio obtidos do celular durante uma chamada telefônica e de 93% durante uma videoconferência no Zoom.
Esses números estão relacionados à capacidade de identificar qual tecla estava sendo pressionada com base nos sons captados. Para desenvolver o modelo utilizado no estudo, os pesquisadores utilizaram um Macbook Pro, no qual cada tecla foi pressionada 25 vezes de maneira sequencial, com diferentes pressões e dedos. Em seguida, esses dados foram usados para treinar a inteligência artificial e criar um perfil acústico.
De acordo com a pesquisa, esses padrões sonoros são gerados pelo próprio teclado, não pelo usuário, o que significa que um modelo de inteligência artificial semelhante poderia ser usado para identificar as teclas pressionadas por diferentes pessoas. Além disso, o estudo observou que a localização das teclas nas bordas do teclado influencia os resultados, sugerindo que modelos de laptops com estruturas mais sólidas ou alto-falantes laterais podem ser teoricamente mais seguros.
Embora a pesquisa ainda esteja em uma fase inicial, ela levanta preocupações, especialmente considerando que estamos no início do desenvolvimento de tecnologias desse tipo. Mesmo nessa fase inicial, o estudo demonstrou uma alta eficácia, indicando que abordagens mais refinadas e o uso de dispositivos de maior qualidade podem resultar em explorações ainda mais precisas.
A principal recomendação, segundo os pesquisadores, é abandonar as senhas convencionais em favor de sistemas de autenticação sem senha, como a biométrica. No entanto, o uso de combinações complexas de senhas, incluindo letras maiúsculas, minúsculas, números e símbolos, pode dificultar significativamente a obtenção das credenciais por meio da análise sonora. Isso, aliado à autenticação em duas etapas, é uma prática básica recomendada para aumentar a segurança digital.
Fonte: 2023 IEEE European Symposium on Security and Privacy Workshop (Arxiv)