Com o rápido desenvolvimento da ciência e da tecnologia, as questões de segurança da informação tornaram-se cada vez mais proeminentes. Muitas vezes prestamos atenção a aspectos como segurança de rede e criptografia de dados, mas muitas vezes ignoramos alguns detalhes aparentemente imperceptíveis. Recentemente, o resultado de uma pesquisa de uma equipe de pesquisa da Escola de Engenharia da Universidade da República do Uruguai nos proporcionou uma compreensão mais profunda da segurança da informação. Este estudo revelou a possibilidade de radiação eletromagnética vazar informações das linhas de dados HDMI e usou a tecnologia de IA para recuperar com sucesso o conteúdo da imagem original desses sinais vazados. O editor do Downcodes irá levá-lo para saber mais sobre esta pesquisa chocante.
Na era digital, a importância da proteção da privacidade tornou-se cada vez mais proeminente, mas talvez você não tenha pensado que mesmo a radiação eletromagnética dos cabos de dados HDMI pode se tornar um canal para vazamento de informações. Recentemente, uma equipe de pesquisa da Escola de Engenharia da Universidade da República do Uruguai conseguiu com sucesso a façanha de restaurar o conteúdo original da imagem a partir de sinais eletromagnéticos vazados de cabos de dados HDMI por meio da tecnologia de IA.
No centro desta pesquisa está um modelo de IA ponta a ponta focado na recuperação de texto que é capaz de reduzir a taxa de erro de caracteres dos sinais HDMI para aproximadamente 30%. Isso pode parecer um pouco abstrato, mas imagine que a extrema direita é o que é exibido na tela do seu computador e o meio é o resultado final do modelo de IA, e você pode apreciar o poder dessa tecnologia.
Sabemos que sinais digitais como HDMI são mais difíceis de recuperar do que sinais analógicos porque a codificação de 10 bits resulta em maior largura de banda e um mapeamento não linear entre o sinal e a intensidade do pixel. No entanto, o surgimento desta tecnologia tornou decodificáveis as ondas eletromagnéticas originalmente elusivas.
A equipe de pesquisa primeiro usou antenas para capturar ondas eletromagnéticas emitidas por cabos e conectores HDMI. Eles então receberam esses sinais por meio de um dispositivo de rádio definido por software (SDR) e os converteram em amostras digitais. Em seguida, ferramentas de software são usadas para processar o sinal, extrair dados de imagem e, finalmente, inseri-los no modelo de IA para reconhecimento e aprimoramento de imagem.
A chave é que eles usaram Deep Residual UNet (DRUNet), uma rede neural convolucional com uma estrutura codificador-decodificador que é particularmente adequada para tarefas de restauração de imagens. Ao otimizar a estrutura da rede e o processo de treinamento, o DRUNet melhora significativamente a qualidade da restauração de imagens, especialmente em termos de legibilidade do texto.
Para validar esta tecnologia, a equipe construiu um conjunto de dados contendo aproximadamente 3.500 amostras para teste. Os resultados mostram que em conjuntos de dados reais, o modelo que utiliza amostras complexas apresenta o melhor desempenho em múltiplas métricas de avaliação. Os métodos tradicionais têm uma taxa de erro de caracteres superior a 90% em conjuntos de dados reais, enquanto seu modelo pode reduzir esse número para 35,3%.
Esta investigação não só demonstra o potencial de aplicação da IA no campo da segurança da informação, mas também nos lembra que mesmo uma ligação HDMI aparentemente segura pode ainda estar em risco de roubo de informação. No entanto, a equipe de pesquisa também propôs medidas preventivas, como adicionar ruído de baixo nível à imagem exibida ou usar gradientes de fundo, o que pode efetivamente reduzir a taxa de sucesso de vazamentos eletromagnéticos.
Endereço do projeto: https://github.com/emidan19/deep-tempest
Endereço do artigo: https://arxiv.org/pdf/2407.09717
Esta pesquisa desencadeou um pensamento profundo nas pessoas sobre a segurança da informação e também forneceu uma nova direção para o desenvolvimento da futura tecnologia de proteção da segurança da informação. O editor do Downcodes recomenda que todos prestem atenção à segurança da informação e tomem as medidas de proteção correspondentes para proteger a privacidade pessoal e a segurança dos dados. Espera-se que esta pesquisa possa atrair mais atenção das pessoas e promover o progresso da tecnologia de segurança da informação.