Pesquisadores uruguaios aprimoraram uma tecnologia de espionagem baseada em ondas eletromagnéticas emitidas por cabos de monitores de computador. Usando uma rede neural, eles conseguiram decodificar a imagem exibida na tela com uma precisão muito superior a quaisquer ataques anteriores desse tipo.
Pesquisadores de Universidade da República No Uruguai acabam de descobrir uma nova técnica para espionar computadores, mesmo que estejam desconectados de alguma rede. Batizar Tempestade profundaConsiste em análise Ondas eletromagnéticasOndas eletromagnéticas Emana do cabo HDMI do monitor e não requer conexão físicofísico.
Ao contrário de algumas técnicasarar–brechabrecha Já conhecidos, como uso de ventilador, RAM, ultrassom ou binários, que ainda exigem instalação de malware, Tempestade profunda Não requer nenhum acesso prévio. O único equipamento necessário é um computador e um rádio definido por software.
Primeira demonstração do Deep-Tempest, cujo funcionamento foi melhorado desde então. © Federico Larocca
Tecnologia mais eficiente graças à inteligência artificial
Obtenha uma captura de tela capturando TransmissãoTransmissão Cabos eletromagnéticos não são uma tecnologia nova e até funcionam com conexões AnálogoAnálogo Como VGA. No entanto, a qualidade da imagem é fraca e a mudança para o digital acrescenta um novo nível de complexidade. Portanto, os pesquisadores pediram inteligência artificial. E isso levou a um Rede neuralRede neural Ele usa uma grande quantidade de dados, reais e simulados, para ensinar a IA como traduzir sinais capturados em imagens nítidas.
Na tela de texto, apenas 30% dos caracteres estavam incorretos, uma melhoria de 60% em relação às versões anteriores. O resultado é um texto compreensível para os humanos. Basta esconder um pequeno dispositivo próximo ao computador, ou mesmo usar uma antena fora do quarto, para espionar dados sensíveis, como mensagens criptografadas. É possível proteger-se adicionando ruído à imagem ou RegressãoRegressão para corcor. Pesquisadores participaram Fonte do códigoFonte do código Do projeto No GitHub.
