Ključni izsledki
- Raziskovalci so razvili metodo za šifriranje pogovorov, da bi preprečili lažnim mikrofonom, da bi zajeli naše pogovore.
- Metoda je pomembna, saj deluje v realnem času pri pretakanju zvoka in z minimalnim usposabljanjem.
- Strokovnjaki pozdravljajo raziskavo, vendar menijo, da povprečnemu uporabniku pametnega telefona ni veliko uporabna.
Obkroženi smo s pametnimi napravami z mikrofoni, a kaj, če so bile ogrožene, da bi nam prisluškovale?
V prizadevanju, da bi naše pogovore zaščitili pred vohljači, so raziskovalci univerze Columbia razvili metodo nevralne glasovne kamuflaže, ki zmoti sisteme za samodejno prepoznavanje govora v realnem času, ne da bi pri tem povzročala nevšečnosti ljudem.
"Z vdorom [pametnih glasovno aktiviranih naprav] v naša življenja začne ideja o zasebnosti izhlapevati, saj so te prisluškovalne naprave vedno vklopljene in spremljajo, kaj se govori," Charles Everette, direktor Cyber Advocacy, Deep Instinct, je povedal Lifewire po elektronski pošti. "Ta raziskava je neposreden odgovor na potrebo po skrivanju ali kamufliranju posameznikovega glasu in pogovorov pred temi elektronskimi prisluškovalci, znanimi ali neznanimi na območju."
Pogovor
Raziskovalci so razvili sistem, ki ustvarja tihe šepetajoče zvoke, ki jih lahko predvajate v kateri koli sobi in tako preprečite lažnim mikrofonom, da bi vohunili za vašimi pogovori.
Način, na katerega ta vrsta tehnologije preprečuje prisluškovanje, spominja Everette na slušalke za dušenje hrupa. Namesto ustvarjanja tihih šepetajočih zvokov za izničenje hrupa v ozadju raziskovalci oddajajo zvoke v ozadju, ki zmotijo algoritme umetne inteligence (AI), ki interpretirajo zvočne valove v razumljiv zvok.
Takšni mehanizmi za prikrivanje glasu osebe niso edinstveni, toda tisto, kar ločuje Neural Voice Camouflage od drugih metod, je, da deluje v realnem času pri pretakanju zvoka.
»Za delovanje govora v živo mora naš pristop predvideti [pravilen premešani zvok] v prihodnost, tako da ga je mogoče predvajati v realnem času,« ugotavljajo raziskovalci v svojem prispevku. Trenutno metoda deluje za večino angleškega jezika.
Hans Hansen, izvršni direktor Brand3D, je za Lifewire povedal, da je raziskava zelo pomembna, saj napada veliko slabost današnjih sistemov umetne inteligence.
V pogovoru po elektronski pošti je Hansen pojasnil, da trenutni sistemi umetne inteligence za globoko učenje na splošno in zlasti prepoznavanje naravnega govora delujejo po obdelavi milijonov zapisov govornih podatkov, zbranih od tisočev govorcev. Nasprotno pa Neural Voice Camouflage deluje, potem ko se prilagodi samo dvema sekundama vnosa govora.
Če me osebno skrbijo naprave, ki prisluškujejo, moja rešitev ne bi bila dodajanje druge prisluškovalne naprave, ki želi ustvarjati hrup v ozadju.
Napačno drevo?
Brian Chappell, glavni varnostni strateg pri BeyondTrust, meni, da je raziskava bolj koristna za poslovne uporabnike, ki se bojijo, da bi lahko bili sredi ogroženih naprav, ki poslušajo ključne besede, ki kažejo, da se govorijo dragocene informacije.
"Kjer bi bila ta tehnologija potencialno bolj zanimiva, je v bolj avtoritarnem stanju nadzora, kjer se proti državljanom uporablja analiza videoposnetkov in glasovnih odtisov z umetno inteligenco," je za Lifewire po elektronski pošti povedal James Maude, vodilni raziskovalec kibernetske varnosti pri BeyondTrust.
Maude je predlagala, da bi bila boljša alternativa implementacija nadzora zasebnosti o tem, kako te naprave zajemajo, shranjujejo in uporabljajo podatke. Poleg tega Chappell verjame, da je uporabnost raziskovalčeve metode omejena, saj ni zasnovana za zaustavitev prisluškovanja ljudem.
»Za dom imejte v mislih, da vas bo vsaj teoretično uporaba takega orodja povzročila, da vas bodo Siri, Alexa, Google Home in vsi drugi sistemi, ki se aktivirajo z izgovorjeno sprožilno besedo, ignorirali,« je rekel Chappell.
Ampak strokovnjaki verjamejo, da je zaradi vedno večjega vključevanja posebne tehnologije AI/ML v naše pametne naprave povsem možno, da bi ta tehnologija v bližnji prihodnosti končala v naših telefonih.
Maude je zaskrbljena, ker se lahko tehnologije umetne inteligence hitro naučijo razlikovati med šumom in resničnim zvokom. Meni, da bi bil sistem morda na začetku uspešen, vendar bi se lahko hitro spremenil v igro mačke in miši, ko se bo prisluškovalna naprava naučila filtrirati moteče zvoke.
Še bolj zaskrbljujoče je, da je Maude poudarila, da bi lahko vsakdo, ki ga uporablja, dejansko pritegnil pozornost nase, saj bi bila motnja prepoznavanja glasu videti nenavadna in bi lahko pomenila, da poskušate nekaj skriti.
"Če me osebno skrbijo naprave, ki prisluškujejo, moja rešitev ne bi bila dodajanje druge prisluškovalne naprave, ki želi ustvarjati hrup v ozadju," je povedala Maude. "Še posebej, ker samo poveča tveganje, da bi v napravo ali aplikacijo vdrli in me lahko poslušajo."
