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經(jīng)驗豐富的鍵盤發(fā)燒友或許可以通過按鍵敲擊的聲音，判斷出軸體的種類等特征，但對于人類來說，通過這些敲擊聲判斷輸入的內(nèi)容，或許就有些“強人所難”了。

不過，對于人工智能來說，這并非天方夜譚。

快科技8月7日消息，近日，英國研究人員宣布，開發(fā)出了一個深度學(xué)習(xí)模型，能夠通過捕捉用戶敲擊鍵盤的聲音，來竊取諸如用戶名、密碼、輸入信息等敏感內(nèi)容。

同時，該模型有著高達95%的準(zhǔn)確率。

甚至于，這一模型算法，能夠僅通過視頻會議軟件來監(jiān)聽用戶的鍵盤敲擊聲，從而推斷出輸入的內(nèi)容，只是準(zhǔn)確率會根據(jù)軟件降噪算法的不同，下降到93%至91.7%。

根據(jù)論文展示的信息，研究人員通過實現(xiàn)錄制鍵盤每個按鍵的聲音，并交由算法深度學(xué)習(xí)，訓(xùn)練出了一個名為“CoAtNet”的AI圖形分類器，能夠通過聲音波形判斷按下的按鍵。

從原理來看，只要用戶改變打字方法，或使用白噪音等進行干擾，就能夠避免AI識別自己的輸入內(nèi)容。

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