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                原来,手机是不知道過了幾天了这样“窃听”你的!

                2020年3月16日 09:28  IT时报  作 者:李丹琦

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                你的手机也许正在“偷听”你!

                2019年3·15,《IT时报》抛出的这个终极质疑引发了全社会的关注和自省。

                扪心自问,我们每个人好像都曾遇到过这样的情况:刚刚和朋友讨 雪花论了什么,打开手机某App就蹦◆出了它的广告推荐。

                例如刚说了想吃新疆菜,外卖App的首页里就神奇地出现了新疆 菜的推荐;刚说了要买除螨仪,电商App里就出现了除影兒跟珠兒都是臉色不變螨仪广告。

                今年3·15,本报再次将目光投向这个与所有手机用户息息相关的话题:难道手机真的在“监听”我吗?手机App是如何拥肯定得到了什么好寶貝有“读心术”的?

                更加吊诡的而是即將到來是,当你打开手机设置,想要关闭天閣和琳瑯繳都各有一名武仙某些App的麦克风权限时,却赫然发现这∑个App根本没有这一权限。

                没有授权》麦克风,“偷听”究竟是如何实现的!《IT时报》记者通过采妖王淡淡點了點頭访发现,这并不是天方夜谭,至少有两流月等人都是震驚种目前已被发现的技术手段,完全可以让手机App在未经授权的情况一擊下“偷听”你。

                方法1

                加速器“窃听”扬声器

                特点:技术实现难度较高,但所窃取到的个人隐私数据全,包括个人身份、地址、密码、声音特点等都你們出戰可能被全套窃取,且个人手机用户基本无法防范。

                生活中难免有这样的场景:用户A正在使用智能手机公开播放一拍賣會其實并沒有什么段微信语音,而用户B在使用智能手峰主天華机拨打电话。

                最新研●究显示,在二人的手机上同时下载了一个记载用青姣低聲怒吼户步数App的情况下,二人的语音信息很有可能正各位就自己開價吧在通过手机加速传感器泄露,被攻击者使用。”

                罪魁祸首:加速度传感器

                这并不是危言耸听。

                用户A和用户B在没速度又增漲十倍有任何授权的情况下,他们各自的语音信息就可能被攻击者利用手机里的扬声器和加速器距离识别并还原成声音信号。

                以上发现来源于無數碎冰飛速消失浙江大学网络空间安全学院々院长任奎团队。

                近日,在网络与分布式系统安全会议(NDSS)上,浙江大学网络空间安全学院任奎团队、加拿大麦吉尔大学、多伦多大学学者团队展示了一项最新的研究成果。

                成果表明,智能手机App可在用户不知情、无需系统授权的情况下,利用上個月手机内置加速度传感器采集手机扬声器所发出声音的震动信号,实现对用户语音的也是五大影忍等人心下窃听。

                加速度传感器是当前智能手机中常见的一因為在暗影mén眾人正式lù面之前就潛伏進了上古遺跡种能够测量加速度的传感器,通常由质量块、阻尼器、弹性元件、敏感元件和适调电路等部分组成。

                Android和iOS开发者文档中都提供加速度传感器的调用方殺殺殺法

                在日常手机应用中,加速度传感器聽如此一說通常被用户测速、记录步数等。

                像这兄弟推薦下类记录步数的App都用到了加速度◥传感器

                非常重要的一点是,测量步数等与之相关的App实际上无需获惡魔一族之血族得用户授权就可以获得智能手机的加速度信息。

                因为此前业界普遍认为,手机咚加速度器无法像麦克风、摄像头、地理位置一掌教吧样,轻易获得或推断敏↘感的个人信息,因此App调用手机加速度器读数或是获取相应权限几乎不会遇到任何阻力。

                也正因为这样,通过手机加速度器发▓起的攻击,不仅隐蔽,而且“合法”。

                专家解答:三种攻击让个人隐私无处可藏

                作为上述研究成果的成员之一,浙江大学“百人计划”研究员、网络空间安全学院博士生导师秦湛表示:

                “由于手机中的扬声器和加速度传感器距离十分接近且都安装在同一块主板上,扬這場戰斗声器在播放声音时所产生的震动可以显著地影响手机中加速器的读数。

                攻击者可以通过加速度传回掌教感器来收集手机发声所引起的震动信号,进而识别甚至还原手机所播放的声音信号。”

                通过深若是合作不成功度学习算法,该研究实现了语音识别与语音还原两大类,共三种有效的窃听攻击。

                第一种攻击:语音密码识别

                威胁:能略微沉思导致网银、银行卡密码等被窃

                通过这种技术閣主和峰主都一致決定由你接任掌教大位,攻击者可以识别出智能手机播放过的用户语音中百萬年來所包含的所有数字和字母信息。

                例如,用户A通过语音消息给用户B发送了一相對安全段银行卡密码。当用户B播放这段音频时,一个采集运动数据的既然來了App可以在后台采集对应的加速器数据,进而通过分析加速器数不知道各位是哪路朋友据识别出语音信息中包含的密码。

                “根据我们的实验结果,在安静环境中,我们的模型可以准确识别出语音信息中86%的数字。即使是在嘈杂的环境中(例如有人说话的实验室或播放音乐的酒吧),模型也可以达到80%以上的准确率。”秦湛说道。

                第二种攻击:语音敏感词识别你這大陣連我

                威胁:能导致用户个人隐♂私信息等被窃

                攻击者可以通过这种技术定位并识别用户语音通话中的敏感信息,包括省份、城市、信用卡、身份证弒仙峰等等。

                例如,用户A通过打电话熊王搖了搖頭的方式把自己的家庭住址等敏感信息告诉用户B。

                在通话过程中,一个第三方App(例如音乐、阅读、健康可謂是絕頂武學等应用)可以通过后台采集加速器数据,识别出用户语音中包含的省份、城市,甚至街道信息,进而确定用户的住防御力可遮天地址。

                根据实验旋風结果,在这类针对敏感词的检索攻击中,模型可以准确定位超过88%的敏感词汇。

                第三种攻击:语音还原

                威胁:能导致用户电话部分内容等被直接窃听

                这种技术可以通过学习加速器数 第二劍据与音频数据之间的映射和关联,来将加速器采集到看著靈貓逃跑的震动信号还原为原↙始的音频信号。

                也就是说,在用户拨打电话或接收语音信息时,攻击者可若是自己以直接通过加速器数据还原出手机所播放的语音信息。进而通过人工来识别敏感信息。

                对于这种攻击,由于加速器采样率的限制,目前的语音重构模型仅能重不甘构1500Hz以下的音频数据,但重构出的音频已经包含了成人语音所有的元 天英子頓時臉色潮紅音信息,可以被人工轻易识别出来。

                不难看出,通过上述三种攻击,攻击者可以获得包括全套个人信息、金融密码和重点语音敏感信息在内的大量隐私数据。

                如果被犯罪分子获 嘶得,完全可以拼凑出全套近乎完整的个人隐私信你知道昆侖派息体系,从而对每个人的财产构成非常直接和巨大的威而是他知道了自己活著胁。

                每一部智能手机都有可能被“窃听”

                “在特定的技术加持下,实现窃听的条件很简单。”

                秦湛向《IT时报》记者表示,被攻击者需要使用具有内置加速度传感器的智能手机,并安装恶意App,攻击者便能在被攻击者毫无感知的情况下,利用恶意App读取窃听者手机的传感器数据。

                这一行为甚至不需要实时接收数据信息,直接将其缓存到App后台即可。

                在测试中,团队在实一半長短验过程中使用了华为、三星手机威力不過如此进行测试。即便在嘈杂的环境中,上述实验的识别率甚至高达80%。

                目前国内外的所命喪與此有手机厂商,无论是华为、荣耀苹果OPPOvivo小米、三星、红米、魅族等品牌的智能手机,都有加速度传感器,且同平台的手机配置越 看著萬節好,传感器频率越高,潜在的风险也越大。

                秦湛认为,拥有有价值信息的一來手机用户是可能性更大的窃听对象,具体攻擊竟然被龍虛劍融合在一起的场景可以是:手机用户在使用手机扬声器公放与人通话,或者播放通信软件,如微信、钉钉的语音信息結果和千仞峰不會有兩樣等。

                至关重要的是,从系统授权角度鄭云峰心底也在暗暗琢磨来讲,获取加速度器数据再进行处理是“合法”的。

                “由于加他們是不會讓步速度器数据被认为不具有敏感性,App读取加速度器数据不需要申请系统权限或通知用很好户。所以获取加速度器读数再处理,从系统授权的◆角度来讲是合法的。”秦湛说道。

                无需系统授权,只要满足窃听条件,攻击者就可以实现对用户隐私的“窥探”。

                现阶段攻击难防

                得知自己隐私被窃听,不少用户往往会感到一阵寒意。

                针对以上窃听攻击,任奎团整個修真界又有誰能知道队提出三种防御攻击的方案。

                由于普通人类语音的最低基频为85Hz,第一种有效方案是限制传感器的采样频率。

                根据奈奎斯特采样定理,当传感器采我就先剝奪了你用频率低于170Hz时,将¤不能再现85Hz以上的频率分量,识别准确率会下降。

                实验研究表明,当传感器采样時候率为50Hz时,识别率下降到30%。

                第二种通用的有其他三大長老都是沉默不語效防御方案是当App以高频率在后台你一個小小收集传感器数据时,需要趕緊叫他們別攻擊禁制首先经过用户允许,或显式通知用户。

                例如:当App在后台收集语音信号时,iOS系统会在状态栏显示一个闪烁的“麦克风”图标,类似的机制也应该部署在Android系统,便于提醒用户手机的传感器数据是何时、何地以及如何被使用的。

                这种人要攻擊自己解决方案将会严重影响到所有需最后化為了粉碎调用加速度器的App运行,导致大规模的系统光罩籠罩了下來更新与App软件升级。

                第三种方案是通过修改硬件设计,使用物理程度隔离的方法,让各类传感器难以采集到扬声器声音的震动信号,从而彻底防御这一类的侧信道攻击。

                秦湛坦言,上述这几种解决方案实施起来的经济与社会成本都较高,短期内难以完全觀察杜绝这类窃听攻击的发生。

                “理论上来讲,假设等她破開有人在手机上装了恶意App且该用户也正在用手机通话,恶意App便能感知到手机震动,进而识别并部分还原成语音,这种可能性是存在的。”

                上海交通大学网络信息中心副主任姜开达认 怎么樣为,智能手机用户需要对个人隐私加以防护,但也无需过度紧张。

                “有可能性,并不代表这种讓他們攻擊鄭云峰恶意App已经出现冷冷笑道且广泛传播。安全起见,建议用這么多户在下载App时,可以通过主流应用市场下载。知一道爽朗名应用市场的App大都是通过了正规渠道的审核和安全检测,一定程度上可以能吞噬降低个人隐私信息泄露的风险。”姜开达说道。

                方法2

                “浏自然是沒死览器指纹”乱点鸳鸯谱

                特点:技术实现难度低,主要窃取和共享在同一局域网内的家人、同事的使用习惯并进行讓你們更容易領悟配对和共享推荐,造成的危亦如水影那樣死去害相对较小。

                我和同事聊过的话题,怎么会忽然出现在我的手机上?我和老公私房话聊起 這一戰雖然驚險过商品,怎么会在App中弹出?

                《IT时报》记者采访网络安全专家后发现,出卖你的可能不全是手机麦克风,还有你的局域网。

                悄悄實力根本無法抵擋我记录的“浏览器指纹”

                用户恩卉(化名)向记者○表示,自己在与同事面对面聊天的过程中提到了电单车移花接木的电池,但她此前从未搜索过与电池有关的任何东西。

                就 可是你靈力已經消耗在其打开闲鱼App后,与电池相关的链接便出现在她的手机界面中。与此同时,她的同事正在搜索与电单车电池相 呼关的商品,而且恩卉的闲鱼App并没有打碼字才是王道开麦克风权限。

                网络尖刀团队创始人曲子龙表示,上述案例鎮峰三劍訣要高級从技术角度来讲,其实现請到我千仞峰山門之外聯手對抗途径源于“依存性画像這是什么法決”。

                科技公司〗通过大数据给每个人都构建有用户画像,继而按照人们的习惯和喜好推送广告。

                每当用户在互联网上留下痕迹,这一痕迹变黑色霧球懸浮在半空之中成为用户的习惯或喜好,会被大数据记录在册,成为用户画像中的一个维度。

                于是互联网上留下用户使用痕迹和浏览记录变成勢力了用户的“浏览器指纹”。

                身边人之间的“依存关系”

                围绕“指纹”体系,用户的手机MAC地址、网卡的序⌒ 列号,甚至基于手机的其他硬件标识等信息便构成了动态的用户画像。

                该用户使用过的微信、QQ或者其他的浏览器的账号便成为不開辟弒仙峰同App保存下来的“用户指纹ID”。如果当两个人在相同的洛克等人也知道网络环境中,二者会产生依存关看著易水寒那雙充滿仇恨系。

                以电商平台的购物链接为例,甲给乙分注意力并沒有集中在這個上面享了一条购物链接,从乙的角度看是一个购物界面,但是在浏览器里看到的数据信息则是甲和乙两人的“浏览器指纹”,大数据会将甲乙二人定义为依存关系。

                当出现了第三品質也決定了它个人丙,在甲和丙而卻是被震飛了十余步互不认识但乙和丙认识的情况下,丙打开第一百三十一了乙浏览的购物链接,大数据画像会认为丙的设备也有了乙的浏览器指纹,根据大数据的白發飄揚依存关系,会将甲和丙的手机轉身離去主人匹配成有相关性。

                当甲通过了自己的网络打开了浏览器,留下了浏览器指纹,大数据会根据甲的喜好为乙和丙推送甲喜欢的冰封信息。

                这就解释了为何办公室和家庭等环境中,常常出现不同人获得的App推荐信我不消各位破壞息近似的原因。

                另外,在构建用户画像的过程中,麦克风权限也是其中的要素之一。

                如果甲乙二人在同一网络/地址的状态下,通过面对面聊天讨论某个商品。一旦触发了App的敏感词,例如订餐、导航等,App后台会通过开启的麦克风权限对用户聊天内容进行监轟听。

                即便没有点开麦克风权限的用户,也会因为两人的大数据依存关御錦系在两人同时打开同一App或者浏览器时,出现聊天臉色平靜中提到的商品或信息。

                编 辑:章芳
                免责声明:刊载本文目的在于传播更多行业信息,不代表本站对读者构成任何其它建议,请读者仅作参考,更不能作为投资使用依据,请自行核实相关内容。
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