Исследователи раскрыли, что ИИ может видеть ваш экран через утечки HDMI-кабеля

Новое исследование показывает, что хакеры могут перехватывать электромагнитное излучение из кабелей HDMI, чтобы декодировать содержимое экрана, используя искусственный интеллект. Этот сложный вид прослушивания, хоть и вызывает опасения, является в основном угрозой для высокоуровневых безопасных окружений, а не для обычных пользователей.

Соединение между компьютерами и экранами когда-то было полностью аналоговым, но сегодня оно в основном цифровое, передающее данные в двоичном формате через кабели высококачественного мультимедийного интерфейса (HDMI). Когда сигнал проходит через провод, некоторое количество электромагнитного излучения утекает, и с аналоговыми сигналами хакеры могли относительно легко перехватывать эту утечку.

Атаки, использующие это явление, известны как TEMPEST. Несмотря на то, что цифровые сигналы более сложны и передают больше данных, что усложняет их декодирование, их все равно можно перехватить.

Федерико Ларрока и его команда из Университета Республики Уругвай разработали модель ИИ, способную восстанавливать эти перехваченные цифровые сигналы на расстоянии нескольких метров.

Они оценили эффективность модели, сравнив текст, полученный из восстановленного изображения, с оригинальным изображением на экране. ИИ показал уровень ошибок около 30 процентов, что означает, что большую часть текста можно было точно прочитать, несмотря на некоторые неправильно интерпретированные символы. Это значительное улучшение, уровень ошибок на 60 процентов ниже, чем у предыдущих методов.

Хакеры могут использовать эту технику для шпионажа за конфиденциальной информацией, такой как пароли и банковские данные, отображаемые на экране. Они могут делать это, перехватывая сигналы с помощью дистанционных антенн или скрытых устройств.

В интервью изданию New Scientist, Ларрока говорит: «Правительства тревожатся об этом, [но] я бы не сказала, что обычному пользователю следует слишком беспокоиться,[…] Но если вам действительно важна ваша безопасность, вне зависимости от ваших причин, это может стать проблемой.»

Чтобы снизить эти риски, исследователи предлагают два способа противодействия, которые можно реализовать, изменяя отображаемое изображение таким образом, что это почти незаметно для пользователя, но нарушает способность ИИ расшифровывать перехваченные сигналы. Один метод заключается в добавлении низкоуровневого шума к изображению, который действует как враждебная атака на нейронную сеть, делая полученный текст в основном нечитаемым. Другой подход заключается в использовании градиента цвета на фоне изображения, например, перехода от белого к черному, что существенно изменяет перехваченный сигнал.