Sensors can tap into mobile vibrations to eavesdrop remotely, researchers find

Sensors can tap into mobile vibrations to eavesdrop remotely, researchers find

UNIVERSITY PARK, Pennsylvanie – À l’aide d’un capteur radar automobile standard et d’une nouvelle approche de traitement, les chercheurs de Penn State ont démontré qu’ils pouvaient détecter les vibrations de l’écouteur d’un téléphone portable et déchiffrer ce que disait la personne de l’autre côté de l’appel. avec jusqu’à 83% de précision.

La démonstration, disponible dans le Actes du symposium 2022 de l’Institut des ingénieurs électriciens et électroniciens sur la sécurité et la confidentialitérévèle un important problème de sécurité, selon Mahanth Gowda, professeur adjoint d’informatique et d’ingénierie, et Suryoday Basak, doctorant en informatique et conseillé par Gowda.

“Alors que la technologie devient plus fiable et robuste au fil du temps, l’utilisation abusive de ces technologies de détection par des adversaires devient probable”, a déclaré Basak. « Notre démonstration de ce type d’exploitation contribue à l’ensemble de la littérature scientifique qui dit en gros : « Hé ! Les radars automobiles peuvent être utilisés pour écouter l’audio. Nous devons faire quelque chose à ce sujet.

Le radar fonctionne dans le spectre des ondes millimétriques (mmWave), en particulier dans les bandes de 60 à 64 gigahertz et de 77 à 81 gigahertz, ce qui a inspiré les chercheurs à nommer leur approche « mmSpy ». Il s’agit d’un sous-ensemble du spectre radio utilisé pour la 5G, la norme de cinquième génération pour les systèmes de communication à travers le monde.

Dans la démonstration mmSpy, les chercheurs ont simulé des personnes parlant à travers l’écouteur d’un smartphone. La marque n’est pas pertinente, a déclaré Basak, mais les chercheurs ont testé leur approche à la fois sur un Google Pixel 4a et un Samsung Galaxy S20. L’écouteur du téléphone vibre à partir du discours, et cette vibration imprègne le corps du téléphone.

“Nous utilisons le radar pour détecter cette vibration et reconstruire ce qui a été dit par la personne de l’autre côté de la ligne”, a déclaré Basak, notant que leur approche fonctionne même lorsque l’audio est complètement inaudible pour les humains et les microphones à proximité. “Ce n’est pas la première fois que des vulnérabilités ou des modalités d’attaque similaires sont découvertes, mais cet aspect particulier – la détection et la reconstruction de la parole de l’autre côté d’une ligne de smartphone – n’a pas encore été exploré.”

Les données du capteur radar sont prétraitées via les modules MATLAB et Python, qui sont des interfaces de langage de plate-forme informatique utilisées dans cette recherche pour supprimer le bruit lié au matériel et les artefacts des données. Les chercheurs transmettent ensuite cela à des modules d’apprentissage automatique formés pour classer la parole et reconstruire l’audio. Lorsque le radar détecte des vibrations à un pied de distance, la parole traitée est d’une précision de 83 %. Cela diminue plus le radar s’éloigne du téléphone, jusqu’à 43% de précision à six pieds.

Une fois le discours reconstruit, les chercheurs peuvent ensuite filtrer, améliorer ou classer les mots clés selon les besoins, a déclaré Basak. L’équipe continue d’affiner son approche pour mieux comprendre non seulement comment se protéger contre cette faille de sécurité, mais aussi comment l’exploiter pour de bon.

“La méthodologie que nous avons développée peut également être utilisée pour détecter les vibrations dans les machines industrielles, les systèmes de maison intelligente et les systèmes de surveillance des bâtiments”, a déclaré Basak. “Le suivi des vibrations au fil du temps peut aider à évaluer l’usure – l’utilisation de notre approche pourrait aider à identifier quand les machines ont besoin d’entretien avant que cela ne soit traditionnellement évident, par exemple.”

Selon Basak, il existe des systèmes similaires d’entretien à domicile ou même de surveillance de la santé qui pourraient bénéficier d’un suivi aussi sensible.

“Imaginez un radar qui pourrait suivre un utilisateur et appeler à l’aide si certains paramètres de santé changent de manière dangereuse”, a déclaré Basak. “Avec le bon ensemble d’actions ciblées, les radars des maisons intelligentes et de l’industrie peuvent permettre une intervention plus rapide lorsque des problèmes et des problèmes sont détectés.”

Les chercheurs travaillent maintenant à l’échelle de leur attaque d’écoute avec mmSpy pour à la fois renforcer leur approche et la traduire dans ces applications plus constructives.

“Par rapport à ce qu’était notre monde il y a une dizaine d’années, nous sommes aujourd’hui bien mieux connectés et utilisons des systèmes de capteurs pour surveiller notre respiration, notre activité physique et même rendre nos maisons plus sûres”, a déclaré Basak. « En tant que groupe de recherche, nous sommes extrêmement enthousiastes à l’idée de travailler dans ce domaine, car le monde s’appuie de plus en plus sur les systèmes de capteurs sans fil. Nous aimons surmonter les défis technologiques complexes et concevoir des méthodes qui peuvent être utilisées dans les systèmes du monde réel du futur.

La National Science Foundation a partiellement soutenu cette recherche.

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