செயற்கை நுண்ணறிவு உளவுத்துறையை நோக்கி செல்கிறது

செயற்கை நுண்ணறிவு உளவுத்துறையை நோக்கி செல்கிறது

பிரிட்டிஷ் ஆராய்ச்சியாளர்கள் குழு நடத்திய புதிய ஆய்வில், செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகள் பயனர்கள் தங்கள் கணினிகளில் என்ன தட்டச்சு செய்கிறார்கள் என்பதை - கடவுச்சொல் போன்றவற்றை - மிக அதிக துல்லியத்துடன் விசைப்பலகையில் தட்டச்சு செய்யும் ஒலிகளைக் கேட்டு பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் தீர்மானிக்க முடியும் என்று தெரியவந்துள்ளது.

IEEE ஐரோப்பிய (மின்சார மற்றும் மின்னணுப் பொறியாளர்கள் நிறுவனம்) பாதுகாப்பு மற்றும் தனியுரிமை குறித்த சிம்போசியத்தின் போது வெளியிடப்பட்ட ஆய்வில், இந்த தொழில்நுட்பம் பயனர்களின் பாதுகாப்பிற்கு பெரும் அச்சுறுத்தலை ஏற்படுத்துகிறது, ஏனெனில் இது மின்னணு சாதனங்களில் உள்ள மைக்ரோஃபோன்கள் மூலம் தரவைத் திருட முடியும். நாம் நாள் முழுவதும் பயன்படுத்தும் சாதனங்கள்.

ஆனால் இந்த தொழில்நுட்பம் எவ்வாறு செயல்படுகிறது? மற்றும் எதிர்பார்க்கப்படும் அபாயங்கள் என்ன? அதை எப்படி குறைக்க முடியும்?

ஆப்பிள் மேக்புக் ப்ரோ கம்ப்யூட்டரின் கீபோர்டில் உள்ள தட்டச்சு ஒலிகளை அடையாளம் காணக்கூடிய ஒரு செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரியை ஆராய்ச்சியாளர்கள் உருவாக்கியுள்ளனர், மேலும் இந்த மாதிரியை அருகிலுள்ள தொலைபேசி மூலம் பதிவுசெய்யப்பட்ட விசை அழுத்தங்களில் பயிற்சி செய்த பிறகு, எந்த விசையை துல்லியமாக அழுத்துகிறது என்பதை தீர்மானிக்க முடியும். 95%. %, அழுத்தும் விசையின் ஒலியின் அடிப்படையில் மட்டுமே.

ஜூம் உரையாடல்களின் போது கணினியால் சேகரிக்கப்பட்ட குரல்களைப் பயன்படுத்தி குரல் வகைப்படுத்தல் அல்காரிதத்தைப் பயிற்றுவிக்கும் போது, ​​கணிப்புத் துல்லியம் 93% ஆகக் குறைந்துள்ளது, இது அதிக மற்றும் ஆபத்தான சதவீதமாகும், மேலும் இந்த முறையின் சாதனையாகக் கருதப்படுகிறது என்று ஆராய்ச்சியாளர்கள் சுட்டிக்காட்டினர்.

“மேக்புக் ப்ரோ” கணினியின் கீபோர்டில் 36 விசைகளை 25 முறை அழுத்தி பயிற்சித் தரவை ஆராய்ச்சியாளர்கள் சேகரித்து, ஒவ்வொரு விசைக்கும் வெவ்வேறு விரல்களைப் பயன்படுத்தி வெவ்வேறு அளவு அழுத்தத்துடன், விசைப்பலகைக்கு அருகில் உள்ள ஸ்மார்ட்ஃபோன் மூலம் ஒவ்வொரு அழுத்தத்தின் விளைவாக ஒலியை பதிவு செய்தனர். , அல்லது அழைப்பு மூலம். கணினியில் பெரிதாக்கு நடத்தப்படுகிறது.

பின்னர் அவர்கள் ஒவ்வொரு விசைக்கும் தனித்தனி வேறுபாடுகளைக் காட்டும் பதிவுகளிலிருந்து அலைவடிவங்கள் மற்றும் நிறமாலை படங்களை உருவாக்கினர் மற்றும் விசைகளின் ஒலியைத் தீர்மானிக்கப் பயன்படும் சிக்னல்களை அதிகரிக்க தரவு செயலாக்க படிகளை இயக்கினர்.

இந்தத் தரவின் மாதிரியைச் சோதித்த பிறகு, ஸ்மார்ட்ஃபோன் பதிவுகளில் 95%, பெரிதாக்கு அழைப்பு பதிவுகள் 93%, மற்றும் ஸ்கைப் அழைப்பு பதிவுகள் 91.7% ஆகியவற்றில் இருந்து சரியான விசையை அடையாளம் காண முடிந்தது, இது குறைவாக உள்ளது, ஆனால் இன்னும் அதிகமாக உள்ளது. கவலைப்படுதல்.

ஜூம், எல்லா இடங்களிலும் உள்ளமைக்கப்பட்ட மைக்ரோஃபோன்கள் கொண்ட சாதனங்களின் பெருக்கம் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு தொழில்நுட்பங்களின் விரைவான வளர்ச்சி போன்ற வீடியோ கான்பரன்சிங் கருவிகளின் பயன்பாடு அதிகரித்து வருவதால், இந்தத் தாக்குதல்கள் அதிக அளவு பயனர் தரவை கடவுச்சொற்களாக சேகரிக்க முடியும் என்று ஆராய்ச்சியாளர்கள் கூறுகின்றனர். , விவாதங்கள் மற்றும் செய்திகளை அணுகலாம் மற்றும் பிற முக்கிய தகவல்களை எளிதாக அணுகலாம்.

சிறப்பு நிபந்தனைகள் தேவைப்படும் மற்றும் தரவு வீதம் மற்றும் தொலைதூரக் கட்டுப்பாடுகளுக்கு உட்பட்ட பிற பக்க சேனல் தாக்குதல்களைப் போலல்லாமல், ஒலிவாங்கிகள் மற்றும் உயர்தர ஆடியோ பதிவுகளை உருவாக்கக்கூடிய சாதனங்கள் ஏராளமாக இருப்பதால், குரல் மூலம் தாக்குதல்கள் மிகவும் எளிமையாகிவிட்டன, குறிப்பாக விரைவான வளர்ச்சியுடன் இயந்திர வழி கற்றல்.

அலெக்சா, சிரி மற்றும் (கூகுள் அசிஸ்டென்ட்) கூகுள் அசிஸ்டென்ட் போன்ற ஸ்மார்ட் சாதனங்கள் மற்றும் குரல் உதவியாளர்களின் மைக்ரோஃபோன்களில் உள்ள பாதிப்புகள் எப்படி இருக்கும் என்பதைக் காட்டும் பல ஆய்வுகள் இருப்பதால், குரல் அடிப்படையிலான சைபர் தாக்குதல்கள் பற்றிய முதல் ஆய்வு இதுவல்ல. சைபர் தாக்குதல்களில் சுரண்டப்படும்.ஆனால் இங்கு உண்மையான ஆபத்து என்னவென்றால், AI மாதிரிகள் எவ்வளவு துல்லியமானவை என்பதுதான்.

ஆராய்ச்சியாளர்கள் தங்கள் ஆய்வில் மிகவும் மேம்பட்ட முறைகள், செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகள் மற்றும் இதுவரை மிக உயர்ந்த துல்லியத்தை அடைந்துள்ளனர், மேலும் இந்த தாக்குதல்கள் மற்றும் மாதிரிகள் காலப்போக்கில் மிகவும் துல்லியமாக மாறும் என்று கூறுகிறார்கள்.

சர்ரே பல்கலைக்கழகத்தில் ஆய்வில் ஈடுபட்ட டாக்டர் இஹ்சான் துரேனி கூறினார்: "இந்த தாக்குதல்கள் மற்றும் மாதிரிகள் காலப்போக்கில் மிகவும் துல்லியமாக மாறும், மேலும் மைக்ரோஃபோன்கள் கொண்ட ஸ்மார்ட் சாதனங்கள் வீடுகளில் மிகவும் பொதுவானதாக இருப்பதால், பொது விவாதங்களுக்கு அவசர தேவை உள்ளது. தாக்குதல்களை எவ்வாறு ஒழுங்கமைப்பது என்பது பற்றி. செயற்கை நுண்ணறிவு".

இந்த தாக்குதல்கள் குறித்து கவலை கொண்ட பயனர்கள், கடவுச்சொல் எழுதும் முறையை மாற்றுமாறு ஆராய்ச்சியாளர்கள் அறிவுறுத்தினர்: ஷிப்ட் விசையைப் பயன்படுத்தி, முழு கடவுச்சொல்லையும் தெரிந்து கொள்ளாமல் இருக்க, எண்கள் மற்றும் சின்னங்களுடன் பெரிய எழுத்து மற்றும் சிறிய எழுத்துக்களின் கலவையை உருவாக்கவும்.

பயோமெட்ரிக் அங்கீகாரத்தைப் பயன்படுத்தவும் அல்லது கடவுச்சொல் நிர்வாகி பயன்பாடுகளைப் பயன்படுத்தவும் அவர்கள் பரிந்துரைக்கின்றனர், எனவே முக்கியமான தகவலை கைமுறையாக உள்ளிட வேண்டிய அவசியமில்லை.

விசை அழுத்தங்களின் ஒலிகளை மீண்டும் உருவாக்க மென்பொருளைப் பயன்படுத்துவது அல்லது விசைப்பலகை பொத்தான்கள் அழுத்தும் ஒலியை சிதைக்க வெள்ளை இரைச்சல் ஆகியவை பிற சாத்தியமான பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளில் அடங்கும்.

ஆராய்ச்சியாளர்களால் முன்மொழியப்பட்ட வழிமுறைகளுக்கு கூடுதலாக; ஒரு ஜூம் செய்தித் தொடர்பாளர் இந்த ஆய்வில் ஒரு கருத்தை BleepingComputer க்கு இடுகையிட்டார், ஜூம் பயன்பாட்டில் உள்ள பின்னணி இரைச்சல் தனிமைப்படுத்தும் அம்சத்தை கைமுறையாக சரிசெய்ய பயனர்களுக்கு ஆலோசனை கூறினார், அதன் தீவிரத்தை குறைக்கவும், மீட்டிங்கில் சேரும் போது மைக்ரோஃபோனை இயல்பாக முடக்கவும், சந்திப்பின் போது தட்டச்சு செய்யும் போது மைக்ரோஃபோனை முடக்கவும். அவர்களின் தகவல்களைப் பாதுகாக்கவும் பாதுகாக்கவும் உதவுங்கள்.

2023 ஆம் ஆண்டிற்கான மாகுய் ஃபராவின் ஜாதக கணிப்புகள்