नवीनतम शोध में सेंसर का उपयोग करके मोबाइल फोन कॉल को दूर से छिपाया गया

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Mobile Phone Calls Eavesdropped Remotely Using Sensors in Latest Research


शोधकर्ताओं ने मोबाइल फोन के इयरपीस के कंपन का पता लगाने और कॉल के दूसरी तरफ का व्यक्ति 83 प्रतिशत सटीकता के साथ क्या कह रहा था, यह समझने के लिए एक विधि का प्रदर्शन किया है। पेंसिल्वेनिया स्टेट यूनिवर्सिटी की टीम ने इस महत्वपूर्ण सुरक्षा चिंता को प्रकट करने के लिए एक ऑफ-द-शेल्फ ऑटोमोटिव रडार सेंसर और एक उपन्यास प्रसंस्करण दृष्टिकोण का उपयोग किया।

पेन स्टेट में डॉक्टरेट के उम्मीदवार सूर्योदय बसाक ने कहा, “जैसे-जैसे समय के साथ तकनीक अधिक विश्वसनीय और मजबूत होती जाती है, विरोधियों द्वारा ऐसी संवेदी तकनीकों का दुरुपयोग संभव हो जाता है।”

“इस तरह के शोषण का हमारा प्रदर्शन वैज्ञानिक साहित्य के पूल में योगदान देता है जो मोटे तौर पर कहता है, ‘अरे! ऑटोमोटिव रडार का इस्तेमाल ऑडियो को छिपाने के लिए किया जा सकता है। हमें इसके बारे में कुछ करने की ज़रूरत है,” बसाक ने कहा।

रडार मिलीमीटर-वेव (mmWave) स्पेक्ट्रम में काम करता है, विशेष रूप से 60 से 64GHz और 77 से 81GHz के बैंड में, जिसने शोधकर्ताओं को अपने दृष्टिकोण को “mmSpy” नाम देने के लिए प्रेरित किया। यह 5G के लिए उपयोग किए जाने वाले रेडियो स्पेक्ट्रम का एक सबसेट है, जो दुनिया भर में संचार प्रणालियों के लिए पांचवीं पीढ़ी का मानक है।

सुरक्षा और गोपनीयता पर 2022 IEEE संगोष्ठी (SP) में वर्णित mmSpy प्रदर्शन में, शोधकर्ताओं ने स्मार्टफोन के इयरपीस के माध्यम से बोलने वाले लोगों की नकल की।

फोन का ईयरपीस भाषण से कंपन करता है, और वह कंपन फोन के पूरे शरीर में व्याप्त हो जाता है।

बसाक ने कहा, “हम इस कंपन को महसूस करने के लिए रडार का उपयोग करते हैं और रेखा के दूसरी तरफ व्यक्ति द्वारा कही गई बातों का पुनर्निर्माण करते हैं।”

पेन स्टेट के सहायक प्रोफेसर महंत गौड़ा सहित शोधकर्ताओं ने नोट किया कि उनका दृष्टिकोण तब भी काम करता है जब ऑडियो मनुष्यों और माइक्रोफ़ोन दोनों के लिए पूरी तरह से अश्रव्य हो।

बसाक ने कहा, “यह पहली बार नहीं है जब इसी तरह की कमजोरियां या हमले के तौर-तरीके पाए गए हैं, लेकिन यह विशेष पहलू – स्मार्टफोन लाइन के दूसरी तरफ से भाषण का पता लगाना और उसका पुनर्निर्माण करना – अभी तक खोजा नहीं गया है,” बसाक ने कहा।

रडार सेंसर डेटा MATLAB और पायथन मॉड्यूल के माध्यम से पूर्व-संसाधित होता है, जो डेटा से हार्डवेयर से संबंधित और आर्टिफैक्ट शोर को हटाने के लिए उपयोग किए जाने वाले प्लेटफ़ॉर्म-भाषा इंटरफेस की गणना कर रहे हैं।

शोधकर्ता तब भाषण को वर्गीकृत करने और ऑडियो के पुनर्निर्माण के लिए प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉड्यूल को खिलाते हैं।

जब रडार एक फुट दूर से कंपन महसूस करता है, तो संसाधित भाषण 83 प्रतिशत सटीकता है। उन्होंने कहा कि यह फोन से राडार की चाल को कम करता है, छह फीट पर 43 प्रतिशत सटीकता के साथ, उन्होंने कहा।

एक बार भाषण के पुनर्निर्माण के बाद, शोधकर्ता आवश्यकतानुसार कीवर्ड को फ़िल्टर, बढ़ा या वर्गीकृत कर सकते हैं, बसाक ने कहा।

टीम न केवल इस सुरक्षा भेद्यता से बचाव के तरीके को बेहतर ढंग से समझने के लिए अपने दृष्टिकोण को परिष्कृत करना जारी रखे हुए है, बल्कि यह भी कि अच्छे के लिए इसका फायदा कैसे उठाया जाए।

बसाक ने कहा, “हमने जो कार्यप्रणाली विकसित की है, उसका उपयोग औद्योगिक मशीनरी, स्मार्ट होम सिस्टम और बिल्डिंग-मॉनिटरिंग सिस्टम में कंपन को महसूस करने के लिए भी किया जा सकता है।”

शोधकर्ताओं के अनुसार, इसी तरह के घरेलू रखरखाव या यहां तक ​​कि स्वास्थ्य निगरानी प्रणाली भी हैं जो इस तरह की संवेदनशील ट्रैकिंग से लाभान्वित हो सकती हैं।

“एक रडार की कल्पना करें जो एक उपयोगकर्ता को ट्रैक कर सकता है और मदद के लिए कॉल कर सकता है अगर कुछ स्वास्थ्य पैरामीटर खतरनाक तरीके से बदलते हैं,” बसाक ने कहा।

उन्होंने कहा, “लक्षित कार्यों के सही सेट के साथ, स्मार्ट घरों और उद्योग में रडार समस्याओं और मुद्दों का पता चलने पर तेजी से बदलाव को सक्षम कर सकते हैं,” उन्होंने कहा।


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