宾夕法尼亚州立大学的研究人员使用一种现成的汽车雷达传感器和一种新颖的处理方法，证明他们可以探测到手机耳机的震动，并破译电话另一端的人在说什么，准确率高达83%。

据计算机科学与工程助理教授Mahanth Gowda和计算机科学博士研究生Suryoday Basak表示，该演示将在2022年IEEE安全与隐私(SP)研讨会上发布，揭示了一个重大的安全问题。

宾夕法尼亚州立大学的研究人员使用一种现成的汽车雷达传感器和一种新颖的处理方法，证明他们可以探测到手机耳机的震动，并破译电话另一端的人在说什么，准确率高达83%。

据计算机科学与工程助理教授Mahanth Gowda和计算机科学博士研究生Suryoday Basak表示，该演示将在2022年IEEE安全与隐私(SP)研讨会上发布，揭示了一个重大的安全问题。

Basak说:“随着时间的推移，随着技术变得越来越可靠和强大，对手滥用这种传感技术的可能性变得很大。”“我们对这种利用的展示有助于科学文献的汇集，这些文献广泛地说，‘嘿!汽车雷达可以用来窃听音频。我们需要为此做点什么。’”

该雷达在毫米波(mmWave)频谱中工作，特别是在60 - 64千兆赫和77 - 81千兆赫之间，这促使研究人员将他们的方法命名为“mmSpy”。这是用于5G(全球第五代通信系统标准)的无线电频谱的子集。

在mmSpy演示中，研究人员模拟了人们通过智能手机的耳机说话。Basak说，品牌无关，但研究人员在谷歌Pixel 4a和三星Galaxy S20上测试了他们的方法。手机的耳机会因语音而震动，这种震动会渗透到整个手机机身。

Basak说:“我们使用雷达来感知这种震动，并重建线另一边的人所说的话。”Basak指出，即使周围的人和麦克风完全听不到声音，他们的方法也能奏效。“这不是第一次发现类似的漏洞或攻击方式，但这一特殊方面——从智能手机线路的另一端检测和重建语音——还没有被探索过。”

通过MATLAB和Python模块对雷达传感器数据进行预处理，这两个模块是本研究使用的计算平台语言接口，用于去除数据中的硬件相关噪声和人工噪声。然后，研究人员将其输入经过训练的机器学习模块，以分类语音和重建音频。当雷达感知到一英尺外的振动时，处理后的语音准确率为83%。雷达离手机越远，准确率越低，在6英尺处的准确率下降到43%。

巴萨克说，一旦语音被重建，研究人员就可以根据需要过滤、增强或对关键词进行分类。该团队正在继续改进他们的方法，以便更好地理解不仅如何防范这个安全漏洞，而且如何利用它进行有益的开发。Basak说:“我们开发的方法也可以用于工业机械、智能家居系统和建筑监控系统的振动传感。”“随着时间的推移，振动跟踪可以帮助评估磨损，例如，使用我们的方法可以帮助确定什么时候机器需要维修，而传统上它是很明显的。”

Basak说，类似的家庭维护甚至健康监控系统都可以从这种敏感的跟踪中受益。Basak说:“想象一下，如果一个雷达可以跟踪用户，并在某些健康参数发生危险变化时呼叫帮助。”“通过一系列正确的目标行动，智能家居和工业中的雷达可以在检测到问题和问题时更快地解决问题。”

研究人员现在正在努力扩大他们的窃听攻击与mmSpy，以加强他们的方法，并将其转化为这些更有建设性的应用。

巴萨克说:“与大约十年前的世界相比，今天我们的连接更好了，我们使用传感器系统来监测我们的呼吸、身体活动，甚至让我们的家更安全。”“作为一个研究团队，我们非常兴奋能够在这个领域工作，因为世界越来越依赖无线传感器系统。我们乐于克服复杂的技术挑战和设计方法，这些方法可以用于未来的现实世界系统。”

来源：传感器专家网