Da asporto chiave
- I ricercatori hanno escogitato un metodo per confondere le conversazioni per impedire ai microfoni canaglia di catturare le nostre conversazioni.
- Il metodo è significativo poiché funziona in tempo reale sull'audio in streaming e con una formazione minima.
- Gli esperti applaudono alla ricerca ma pensano che non sia di grande utilità per l'utente medio di smartphone.
Siamo circondati da dispositivi intelligenti con microfoni, ma cosa succede se sono stati compromessi per origliarci?
Nel tentativo di proteggere le nostre conversazioni dai ficcanaso, i ricercatori della Columbia University hanno sviluppato un metodo Neural Voice Camouflage che interrompe i sistemi di riconoscimento vocale automatico in tempo reale senza infastidire le persone.
"Con l'invasione dei [dispositivi intelligenti ad attivazione vocale] nelle nostre vite, l'idea di privacy inizia a svanire poiché questi dispositivi di ascolto sono sempre accesi e monitorano ciò che viene detto", Charles Everette, Direttore di Cyber Advocacy, Deep Instinct, ha detto a Lifewire via e-mail. "Questa ricerca è una risposta diretta alla necessità di nascondere o camuffare la voce e le conversazioni di un individuo da questi intercettatori elettronici, conosciuti o sconosciuti in un'area."
Parlando di più
I ricercatori hanno sviluppato un sistema che genera suoni silenziosi che puoi riprodurre in qualsiasi stanza per impedire a microfoni canaglia di spiare le tue conversazioni.
Il modo in cui questo tipo di tecnologia contrasta le intercettazioni ricorda a Everette le cuffie con cancellazione del rumore. Invece di generare suoni di sussurro per annullare il rumore di fondo, i ricercatori trasmettono suoni di sottofondo che interrompono gli algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI) che interpretano le onde sonore in un audio comprensibile.
Questi meccanismi per camuffare la voce di una persona non sono unici, ma ciò che distingue Neural Voice Camouflage dagli altri metodi è che funziona in tempo reale sull'audio in streaming.
"Per operare sul parlato dal vivo, il nostro approccio deve prevedere [l'audio scrambling corretto] nel futuro in modo che possano essere riprodotti in tempo reale", osservano i ricercatori nel loro articolo. Attualmente, il metodo funziona per la maggior parte della lingua inglese.
Hans Hansen, CEO di Brand3D, ha dichiarato a Lifewire che la ricerca è molto significativa poiché attacca una grave debolezza nei sistemi di intelligenza artificiale di oggi.
In una conversazione via e-mail, Hansen ha spiegato che gli attuali sistemi di intelligenza artificiale per il deep learning in generale e il riconoscimento vocale naturale in particolare funzionano dopo aver elaborato milioni di record di dati vocali raccolti da migliaia di oratori. Al contrario, Neural Voice Camouflage funziona dopo essersi condizionato su soli due secondi di input vocale.
Personalmente, se sono preoccupato per i dispositivi in ascolto, la mia soluzione non sarebbe quella di aggiungere un altro dispositivo di ascolto che cerca di generare rumore di fondo.
Albero sbagliato?
Brian Chappell, chief security strategist di BeyondTrust, ritiene che la ricerca sia più vantaggiosa per gli utenti aziendali che temono di trovarsi nel mezzo di dispositivi compromessi che stanno ascoltando parole chiave che indicano che vengono pronunciate informazioni preziose.
"Il punto in cui questa tecnologia sarebbe potenzialmente più interessante è in uno stato di sorveglianza più autoritario in cui vengono utilizzate analisi di stampa vocale e video AI contro i cittadini", ha detto a Lifewire James Maude, Lead Cyber Security Researcher di BeyondTrust.
Maude ha suggerito che un' alternativa migliore sarebbe quella di implementare controlli sulla privacy su come i dati vengono acquisiti, archiviati e utilizzati da questi dispositivi. Inoltre, Chappell ritiene che l'utilità del metodo del ricercatore sia limitata poiché non è progettato per fermare le intercettazioni umane.
"Per la casa, tieni presente che, almeno in teoria, l'utilizzo di uno strumento del genere farà sì che Siri, Alexa, Google Home e qualsiasi altro sistema attivato con una parola chiave pronunciata ti ignorino", ha detto Chappell.
Ma gli esperti ritengono che con la crescente inclusione della tecnologia specifica AI/ML nei nostri dispositivi intelligenti, è del tutto possibile che questa tecnologia possa finire nei nostri telefoni, nel prossimo futuro.
Maude è preoccupata dal momento che le tecnologie AI possono imparare rapidamente a distinguere tra rumore e audio reale. Pensa che mentre il sistema potrebbe inizialmente avere successo, potrebbe trasformarsi rapidamente in un gioco del gatto e del topo mentre un dispositivo di ascolto impara a filtrare i rumori di disturbo.
Più preoccupante, Maude ha sottolineato che chiunque lo utilizzi potrebbe, in effetti, attirare l'attenzione su di sé poiché interrompere il riconoscimento vocale sembrerebbe insolito e potrebbe indicare che stai cercando di nascondere qualcosa.
"Personalmente, se sono preoccupato per i dispositivi in ascolto, la mia soluzione non sarebbe quella di aggiungere un altro dispositivo di ascolto che cerca di generare rumore di fondo", ha condiviso Maude. "Soprattutto perché aumenta il rischio che un dispositivo o un'app venga hackerato e possa ascoltarmi."
