安全与密码学2013cc.gatech.edu编辑精选
利用手机加速度计解码附近键盘的振动
Decoding Vibrations From Nearby Keyboards With Mobile Phone Accelerometers
进阶 · 约 35 分钟读完前置知识：信号处理基础、机器学习基础、移动传感器/加速度计
导读
这篇论文研究移动手机加速度计能否拾取附近键盘的振动并据此推断击键内容，属于一种侧信道攻击/键盘窃听方法。作者通过测量振动间的相对物理位置与距离来解码击键，并将抽象出的单词与候选词典匹配，实验中的单词恢复率最高达到 80%。
HN 关注点：这种攻击在现实中是否可行：训练成本、距离和未知键盘限制，以及它相比蓝牙、音频、摄像头等更直接攻击面是否值得。
HN 评论精选
这几条评论里：质疑 1 补充 2
质疑质疑实用性：训练依赖蓝牙且已有更好攻击面，未知键盘和距离限制很大。
这虽然有趣，但我不认为它有多大影响。论文第 6 页说，他们的机器学习算法需要大量训练，训练时通过蓝牙把键盘信号传到手机。现实里，如果你已经攻陷了某人手机并能通过蓝牙获取其击键，为什么还需要这个方法？即便在更可行的人为场景中，攻击手机蓝牙、音频、摄像头或 WiFi 几乎总是比瞄准加速度计更划算——后者还要指望手机放得离键盘足够近，并指望算法能解码一个从未听过、甚至可能是从未见过的类型的键盘。总之，这是个很酷的实验，说明加速度计能做一些有趣非常规的事，但一点也不实用。
JonSkeptic查看英文原文
While interesting, I don't view it as having much of an impact. Page 6 states that there was a significant training period for their machine learning algorithm that involved sending the bluetooth from the keyboard through the phone to train it. In the real world, if you have compromised someone's phone and have access to their key strokes through bluetooth, why do you need this method at all? Even in some contrived circumstance where it was more feasible, it would probably be better 100% of the time to try to compromise the phone's bluetooth, audio, camera, or wifi capability before targeting the accelerometer and then hoping that they happen to leave their phone close enough to the keyboard and hope that your algorithm can decode keystrokes on a keyboard that it has never heard before, which may also be a type of keyboard that it has not heard before. All in all, it's a cool experiment which shows that we can do some interesting and non-conventional stuff with accelerometers, but it's not practical in the slightest.
补充认为可离线分析且打字模式可识别，但仍存在更简单的窃听方法。
我不明白为什么需要实时“解码”振动。你可以先记录运动，之后再分析。不同工作会有不同打字模式（比如写代码和转录法律文件不一样），这些模式事后可被识别以重建大部分输入。话虽如此，获取受害者击键还有更简单的方法……
delinka查看英文原文
I don't see why you need realtime "decoding" of the vibrations. You record the motion, then later analyze it. I'm sure different kinds of work involve different patterns of typing (e.g. writing code uses different typing patterns than transcribing legal documents) and those patterns can be recognized after the fact to reconstruct most of the typing. That said, there are much easier methods to go about obtaining keystrokes from a victim ...
补充引用论文最高 80% 单词恢复率，并讽刺其防护含义。
我们的应用通过测量每次振动之间的相对物理位置和距离来检测并解码击键。然后我们把抽象出的单词与候选词典匹配，记录到的单词恢复率高达 80%。所以现在大家都得用持续振动的键盘来迷惑加速度计了。哦太好了。
codeulike查看英文原文
Our application instead detects and decodes keystrokes by measuring the relative physical position and distance between each vibration. We then match abstracted words against candidate dictionaries and record word recovery rates as high as 80%. So we're all going to have to use constantly vibrating keyboards now to fool the accelerometers. Oh great.
历次讨论
- 2013Hacker News 讨论帖197 分 · 55 评
同领域还值得读
如何入侵一台已关机的电脑：在 Intel ME 中运行未签名代码
How to hack a turned-off computer, or running unsigned code in Intel ME
这篇 Black Hat 2017 白皮书讨论 Intel Management Engine（ME）的安全问题：如何在 ME 中运行未签名代码，以及攻破处于关机状态的电脑的相关…
安全与密码学2017 · 543 分 · 107 评专业 · 约 40 分钟编辑精选比特币：一种点对点的电子现金系统（2008）
Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System (2008)
中本聪 2008 年发表的比特币白皮书，提出了无需可信第三方的点对点电子现金系统。
安全与密码学2017 · 536 分 · 394 评入门 · 约 45 分钟编辑精选GPRS 加密算法 GEA-1 的密码分析表明存在故意弱点
Cryptanalysis of GPRS Encryption Algorithms GEA-1 suggest intentional weakness
首次公开了对 GPRS 加密算法 GEA-1 和 GEA-2 的密码分析攻击。
安全与密码学2021 · 487 分 · 107 评专业 · 约 90 分钟编辑精选Signal 消息协议的形式化安全分析
A Formal Security Analysis of the Signal Messaging Protocol
用形式化方法分析 Signal 消息协议（TextSecure）的安全性：作者在多阶段密钥交换模型下，借助自动化证明工具对协议的密钥协商与 Double Ratchet 密钥更新…
安全与密码学2016 · 353 分 · 230 评专业 · 约 120 分钟编辑精选A2：模拟恶意硬件
A2: Analog Malicious Hardware
论文研究如何在芯片设计阶段植入模拟电路形式的恶意硬件后门，使其难以被常规检测发现。
安全与密码学2016 · 315 分 · 94 评专业 · 约 75 分钟编辑精选