Internet-Sicherheit
CoAtNet: KI erkennt Passwörter anhand von Tippgeräuschen
Das Abfangen von Passwörtern war wohl nie einfacher. Forschern ist es gelungen, eine KI auf Tastatur-Tippgeräusche zu trainieren. Die Erfolgsquote liegt erschreckend hoch.
Geheimdienste auf der Welt reiben sich die Hände. Ein britisches Forscherteam unterschiedlicher Universitäten hat eine KI entwickelt, die Passwörter nur anhand von Tippgeräuschen knacken kann. wie bleepingcomputer.com berichtet. Die Erfolgsquote liegt bei 95 Prozent! Selbst wenn die Tippgeräusc...
Geheimdienste auf der Welt reiben sich die Hände. Ein britisches Forscherteam unterschiedlicher Universitäten hat eine KI entwickelt, die Passwörter nur anhand von Tippgeräuschen knacken kann. wie bleepingcomputer.com berichtet. Die Erfolgsquote liegt bei 95 Prozent! Selbst wenn die Tippgeräusche über Zoom-Meetings abgehört werden, liegt die Quote immer noch bei erschreckend hohen 93 Prozent. Diese neue Herangehensweise bedeutet nämlich, dass schon ein Mikrofon ausreicht, um Passwörter auszuspähen. Es ist also nicht mehr nötig, einen PC oder ein anderes Medium zu infiltrieren, um an diese Daten zu gelangen.
Die Forscher haben die Daten erhoben, indem sie die 36 Tasten auf einem MacBook Pro insgesamt 25 mal angeschlagen und die Töne mit einem iPhone aufgezeichnet haben, die diese Tasten verursachen. Anschließend haben sie aus diesen Aufnahmen Wellenformen und Spektrogramme erstellt, um die Töne zu visualisieren und unterscheidbar zu machen. Diese Visualisierungen nutzten die Forscher, um CoAtNet, so heißt das Deep-Learning-Programm, zu trainieren.
Warum diese Herangehensweise durchaus problematisch sein kann? Heutzutage sind Menschen nahezu ständig irgendwelchen vernetzten Mikrofonen ausgesetzt – sei es durch Smartphones, durch Alexas, Tablets oder Notebooks, Smartwatches und Co. Abhilfe können hier nur ein Passwortmanager oder der Einsatz von biometrischen Methoden bieten.
