据悉,一些原有的投资者也参与了此轮融资,包括阿里巴巴、F…

2019-08-12
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没想到吧,有一天你会被键盘出卖。对,就是你每日敲击的键盘。当指尖在键盘上跳跃,清脆的噼啪声此起彼落时,你输入的所有信息,包括那些情真意切的词句,那些不欲人知的心事,还有你的网络账户、银行密码……全都被它泄露了。键盘,还能被黑???今天,一个叫做Keytap的“黑科技”在国外火了。

Keytap通过监听你敲击键盘的声音,就能还原出你输入的内容。而且,只需要通过你电脑里的麦克风,就能完成声波采集的任务。在一段发布于网上的Demo里,Keytap作者展示了在iMac+Filco机械键盘环境中,这个算法的优秀程度,请看:四步偷窥大法搭建这样一个“偷窥”打字的模型并不难,Keytap算法也已经开源了。跟着做,只要如下四步:一是,收集训练数据;二是,搭建预测模型,学习一下数据;三是,检测出有人在敲键盘;四是,检测出ta在打什么字。收集训练数据Keytap收集数据时,只保留每次敲击前后75-100毫秒的音频。这就是说,并非连续取样,两次敲击之间有一部分是忽略的。

这种做法是会牺牲一些信息量的。从敲下按键,到程序受到指令,这之间有随机延时,与硬件和软件都有关系。比如,按下g键的完整波形长这样:看图像可以发现,敲击时出现了一个峰值,而再过大约150毫秒,又有一个按键被抬起的小峰值。这样说来,100毫秒之外的信息也可能有用,不过这里为了简便就忽略了。最终,收集到的数据长这样:除此之外,局限性还在于,如果两次按键之间相隔不久,后者落在前者的后75毫秒之内,那数据可能就有些混杂了。搭个预测模型这个部分是最能发挥创造力的部分。

Keytap用了一个非常简单的方法,分为三步:1. 把收集到的波形的峰值对齐。这样可以避免延时带来的影响。2. 基于相似度指标(SimilarityMetric),更精细地对齐波形。需要更精确的对齐方法,是因为有时候峰值未必是最好的判断依据。

标签: 计算机
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