機器人吸塵器可以監視私人對話

當您的機器人真空吸塵器在房子周圍工作時，請注意，它可能會引起私人對話以及灰塵。NUS的計算機科學家已經證明，使用通用的機器人吸塵器及其內置的光檢測和測距(Lidar)傳感器確實可以監視私人對話。

這種稱為LidarPhone的新方法重新利用了機器人吸塵器通常用于在房屋中導航到基于激光的麥克風中進行偵聽私人通話的激光雷達傳感器的功能。

由國大計算機科學系助理教授韓俊及其博士生Mr Sriram Sami領導的研究小組設法以高精度恢復了語音數據。國大學生戴益民先生和肖恩·譚瑞祥先生以及馬里蘭大學的助理教授尼魯帕姆·羅伊也為這項工作做出了貢獻。

薩米先生分享道：“智能設備(包括智能揚聲器和智能監控攝像頭)的激增為黑客窺探我們的私人時刻提供了更多的途徑。我們的方法表明，現在僅通過使用無害的東西就可以收集敏感數據。家用機器人吸塵器。我們的工作表明，迫切需要找到切實可行的解決方案來防止此類惡意攻擊。”

這項工作在2020年11月18日舉行的計算機協會嵌入式網絡傳感器系統會議(SenSys 2020)上進行了介紹，該團隊獲得了最佳海報亞軍獎。

攻擊如何進行

LidarPhone攻擊方法的核心是Lidar傳感器，該設備會發射不可見的掃描激光，并創建其周圍的地圖。通過將激光反射到位于人的計算機揚聲器或電視條形音箱附近的垃圾桶或外賣袋等常見物體上，攻擊者可以獲得與使物體表面振動的原始聲音有關的信息。使用應用的信號處理和深度學習算法，可以從音頻數據中恢復語音，并有可能獲得敏感信息。

在他們的實驗中，研究人員使用了具有兩種聲源的普通機器人吸塵器。一種是人們讀出計算機揚聲器播放的數字的聲音，另一種是通過電視條形音箱播放的電視節目中的音樂片段。

該小組收集了超過19個小時的錄音音頻文件，并將其通過深度學習算法傳遞，這些算法經過訓練可以匹配人的聲音或識別音樂序列。該系統能夠檢測出大聲說出的數字，這些數字可能構成受害者的信用卡號或銀行帳號。電視節目中的音樂片段可能會泄露受害者的觀看偏好或政治傾向。該系統在恢復語音數字時的分類準確率達到91%，在對音樂片段進行分類時達到90%的準確率。這些結果遠高于10%的隨機猜測。