Tutkijat ovat demonstroineet uuden akustisen sivukanavahyökkäyksen näppäimistöille, joka voi päätellä käyttäjän syötteen heidän kirjoituskuvioihinsa perustuen, jopa huonoissa olosuhteissa, kuten meluisissa ympäristöissä.
Vaikka menetelmän keskimääräinen onnistumisprosentti on 43 %, mikä on huomattavasti alempi kuin aiemmin esitellyt menetelmät, se ei vaadi kontrolloituja tallennusolosuhteita tai tiettyä kirjoitusalustaa.
Tämä tekee siitä sovellettavamman todellisissa hyökkäyksissä, ja riippuen joistakin kohteeseen liittyvistä parametreistä, se voi tuottaa tarpeeksi luotettavaa dataa purkamaan kohteen kokonaissyötteen jonkin jälkikäsittelyanalyysin avulla.
Researchers have demonstrated a new acoustic side-channel attack on keyboards that can deduce user input based on their typing patterns, even in poor conditions, such as environments with noise. Though the method achieves an average success rate of 43%, which is significantly lower than other methods presented in the past, it it does not require controlled recording conditions or a specific typing platform. This makes it more applicable in real attacks, and depending on some target-specific parameters, it can produce enough reliable data to decipher the overall target’s input with some post-capture analysis.
