Sitemize üye olarak beğendiğiniz içerikleri favorilerinize ekleyebilir, kendi ürettiğiniz ya da internet üzerinde beğendiğiniz içerikleri sitemizin ziyaretçilerine içerik gönder seçeneği ile sunabilirsiniz.
Zaten bir üyeliğiniz mevcut mu ? Giriş yapın
Sitemize üye olarak beğendiğiniz içerikleri favorilerinize ekleyebilir, kendi ürettiğiniz ya da internet üzerinde beğendiğiniz içerikleri sitemizin ziyaretçilerine içerik gönder seçeneği ile sunabilirsiniz.
Üyelerimize Özel Tüm Opsiyonlardan Kayıt Olarak Faydalanabilirsiniz
MrBeast, Kendi İsmini Taşıyan Sanal Burger Restoranı ile Karşı Karşıya: Şirket, 100 Milyon Dolar Tazminat İstedi!
Bleeping Computer’ın aktardığına nazaran Birleşik Krallık’taki üniversitelerden bir araştırma takımı, çok şaşırtan ve birebir vakitte telaş verici bir derin öğrenme modeli eğitti. Model, klavye vuruşlarını dinleyerek bilgileri çalabiliyor.
Yani model, bir mikrofon yardımıyla klavye vuruşlarınızı dinleyebiliyor ve şifreleriniz üzere özel bilgilerinizi çalabiliyor. PDF olarak yayınlanan araştırma makalesine buradaki kontağa tıklayarak ulaşabilirsiniz.
Model, %95 doğruluk oranıyla dinleyebiliyor
Daha da şaşırtan olanı ise modelin, klavyenin yanına yerleştirilen bir mikrofon yoluyla %95 oranında gerçek iddialar yapabilmesi. Zoom üzere bir görüntü konferans uygulaması üzerinden tuş vuruşları kaydedildiğinde ise %93’e varan bir muvaffakiyet oranının elde edildiği tabir ediliyor.
Hâlihazırdaki siber tehditler yetmiyormuş üzere yeni bir tasayı hayatımıza sokan bu stil bir hücum, sırf şifrelerin değil aynı vakitte iletiler üzere öbür özel bilgilerin de çalınabileceğini gösteriyor. Bilim insanları, bu üslup bir akın için saldırganların yakındaki bir mikrofonu yahut makûs hedefli yazılım bulaşmış bir akıllı telefonu kullanarak tuş vuruşlarını kaydetmesinin gerekeceğini söylüyor. Ayrıyeten, deneylerde de görüldüğü üzere Zoom üzere uygulamaların da riskli olabileceği ekleniyor.
Araştırmacılar, bir MacBook Pro’da 36 tuşun her birine 25 kere basarak ve her vuruştaki sesleri iPhone 13 küçük yardımıyla kaydederek modeli eğitti. Akabinde, kayıtları kullanarak her tuş için farklılıkları görselleştiren dalga biçimleri ve spektogramlar ürettiler ve bunları CoAtNet ismi verilen bir imaj sınıflandırıcıyı eğitmek için kullandılar.
Deneylerde, iPhone 13 Mini’yi bilgisayardan 17 cm uzağa koydular. Bunun sonunda ise CoAtNet, üstte paylaştığımız %95’lik ve %93’lük doğruluğu elde etti. Skype’taki deneyde ise %91,7’lik bir oran vardı.
Bilim insanları, farklı bir yazım biçimi yahut rastgele parolalar kullanmanın bu şekil taarruzlara karşı tedbir olarak kullanılabileceğini söz ediyor.