A inteligência artificial consegue identificar senhas a partir do barulho feito pelas teclas de notebooks e celulares. O estudo e treinamento da IA foi feito por um grupo de pesquisadores da Universidade de Durham, localizada em Durham, ao norte da Inglaterra. Segundo o método criado por eles, a tecnologia conseguiu identificar teclas com taxa de precisão de 93%.
Ao tentar identificar senhas e palavras aleatórias a partir dos sons emitidos pelas teclas de um smartphone, a taxa de precisão foi de 95%. Esses dados, publicados pela revista Arxiv em 2 de agosto de 2023, demonstra a necessidade de reforçar a cibersegurança para evitar invasões de senhas por uso de inteligência artificial.
Cuidados importantes
Para evitar possíveis invasores, o ideal é que você possua, em seu aparelho, validação de biometria ou reconhecimento facial. Além disso, opte sempre por digitar a senha baixando o brilho do celular, para evitar leitura das teclas, e desative o som. Assim, você consegue se defender alguns tipos de ciberataque.
Metodologia do estudo
Para ensinar a inteligência artificial a identificar as teclas, os cientistas fizeram múltiplas pressões nas 36 teclas presentes no teclado do Macbook Pro. Este processo foi repetido 25 vezes consecutivas, para assegurar-se que a tecnologia conseguisse identificar as teclas a partir de diferentes padrões de digitação.
Os sons foram capturados durante sessão no Zoom, aplicativo de videoconferências, quanto por um smartphone próximo ao teclado. Daí, com base num enorme banco de dados e registro de sons, a inteligência artificial desenvolveu uma compreensão das particularidades de cada sinal acústico, catalogando-os conforme a letra ou número da tecla.
Outras formas de aprendizado
A tecnologia também utiliza cálculos complexos sobre a disposição espacial das teclas e o tempo entre um botão pressionado e outro, para calcular qual a possível senha digitada com base no padrão de digitação. Assim, é possível estabelecer uma lógica por trás daqueles sons e, assim, chegar à senha ou palavra digitada.