Một nhóm các nhà nghiên cứu mới đây đã phát hiện ra một bí mật động trời khi robot hút bụi thường được sử dụng trong nhà có thể bị tấn công từ xa và được sử dụng như một micro để thu thập giọng nói của chủ nhân.

Nhóm nghiên cứu do Nirupam Roy, phó giáo sư Khoa học máy tính tại Đại học Maryland, phối hợp với trợ lý giáo sư Jun Han tại Đại học Singapore đã thu thập thông tin từ hệ thống định vị sử dụng laser trong một robot hút bụi và xử lý tín hiệu bằng kỹ thuật deep learning để khôi phục giọng nói và xác định các chương trình TV đang phát trong phòng.

Về cơ chế hoạt động của robot hút bụi, hệ thống định vị Lidar tích hợp trong robot hút bụi sẽ hướng một chùm tia laze xung quanh phòng và cảm nhận tín hiệu phản xạ để lập bản đồ trong phòng, cho phép robot có thể điều hướng trong phòng mà không bị va chạm.

Sóng âm thanh làm cho các vật thể dao động và những dao động này gây ra các biến thể nhỏ trong ánh sáng phản xạ từ một vật thể. Micro laser được sử dụng trong hoạt động gián điệp từ những năm 1940, có khả năng chuyển đổi những biến thể đó thành sóng âm thanh. Nhưng micrô laser sử dụng chùm tia laser nhắm mục tiêu phản xạ từ các bề mặt nhẵn, chẳng hạn như cửa sổ kính.

Nhưng mặt khác, Lidar quét môi trường bằng tia laser và cảm nhận ánh sáng bị phân tán trở lại từ các vật thể có hình dạng và mật độ không đều. Tín hiệu phân tán do cảm biến Lidar nhận được chỉ cung cấp một phần nhỏ thông tin cần thiết để khôi phục sóng âm thanh. Các nhà nghiên cứu không chắc liệu hệ thống Lidar của robot hút bụi có thể bị điều khiển và kiêm chức năng như một micrô hay không và liệu tín hiệu có thể được diễn giải thành tín hiệu âm thanh có nghĩa hay không.

Đó là lý do buộc các nhà khoa học phải bắt tay thử nghiệm để đánh giá rủi ro.

Robot hút bụi tiềm ẩn nguy cơ bị lợi dụng làm máy nghe lén?

Đầu tiên, các nhà nghiên cứu tấn công một robot hút bụi để cho thấy họ có thể kiểm soát vị trí của chùm tia laze và gửi dữ liệu cảm nhận đến laptop của họ thông qua Wi-Fi mà không can thiệp vào điều hướng của thiết bị.

Tiếp theo, họ tiến hành thí nghiệm với hai nguồn âm thanh. Một nguồn là giọng nói của con người đọc lại các con số được phát qua loa máy tính và nguồn còn lại là âm thanh từ nhiều chương trình truyền hình được phát qua loa sound bar của TV.

Roy và các đồng nghiệp của ông sau đó đã ghi lại tín hiệu laser do hệ thống định vị của robot cảm nhận được khi nó phát ra từ nhiều vật thể khác nhau được đặt gần nguồn âm thanh. Các đồ vật bao gồm thùng rác, hộp các tông, hộp đựng thức ăn mang đi và túi polypropylene.

Các nhà nghiên cứu lắp đặt hệ thống định vị dùng tia laser trên một robot hút bụi (bên phải) nhằm thu nhận các rung động âm thanh phát ra từ các vật thể như thùng rác đặt gần loa máy tính trên sàn và và giọng nói của con người

Các nhà nghiên cứu đã chuyển các tín hiệu họ nhận được thông qua các thuật toán deep learning đã được đào tạo để khớp với giọng nói của con người hoặc để xác định chuỗi âm nhạc từ các chương trình truyền hình. Hệ thống máy tính có tên LidarPhone đã xác định và khớp các số đã nói với độ chính xác 90%. Nó cũng xác định được các chương trình truyền hình từ bản ghi với độ chính xác hơn 90%.

Roy chia sẻ: "Mối đe dọa này sẽ trở nên nghiêm trọng hơn bao giờ hết khi chúng ta đang đặt đồ ăn qua điện thoại và họp qua máy tính, chúng ta cũng thường nói về thẻ tín dụng hoặc thông tin ngân hàng của mình. Nhưng điều khiến tôi lo lắng hơn cả là nó có thể tiết lộ nhiều thông tin cá nhân hơn. Loại thông tin này có thể cho bạn biết về phong cách sống của tôi, số giờ làm việc, những việc khác mà tôi đang làm. Và những gì chúng ta xem trên TV có thể tiết lộ định hướng chính trị của chúng ta. Điều đó rất quan trọng đối với một người muốn thao túng các cuộc bầu cử chính trị hoặc nhắm mục tiêu vào tôi ".

Roy nhấn mạnh: "Tôi tin rằng đây là nghiên cứu quan trọng và nó sẽ giúp các nhà sản xuất nhận thức được những nguy cơ này và kích hoạt cộng đồng bảo mật và quyền riêng tư nhằm đưa ra các giải pháp ngăn chặn những loại tấn công này".

Các thuật toán deep learning có thể giải mã các sóng âm thanh, chẳng hạn như sóng âm thanh được thu lại từ robot và xác định các con số và chuỗi âm thanh

Nghiên cứu này một lần nữa cho thấy nguy cơ bất kỳ một thiết bị nào cũng có thể bị thao túng, lợi dụng công nghệ phát hiện ánh sáng và phạm vi (Lidar) để trở thành một thiết bị giám sát bằng cách truyền âm thanh, ngay cả khi các thiết bị đó không có micro. Công trình nghiên cứu đã được trình bày tại Hội nghị của Hiệp hội máy tính về hệ thống cảm biến mạng nhúng (SenSys 2020) vào tháng trước.

Có ý kiến ​​cho rằng những bản đồ này được lưu trữ trên đám mây và tiềm ẩn nguy cơ vi phạm quyền riêng tư, bảo mật. Chưa kể nếu như bị hack, nó có thể cung cấp quyền truy cập trái phép vào dữ liệu quyền riêng tư của người dùng.

Hacker sau đó có thể dễ dàng truy cập thông tin về những thứ như kích thước nhà và dữ liệu đặc quyền khác. Nhóm nghiên cứu cho rằng, Lidar có thể gây ra những rủi ro bảo mật tiềm ẩn khi biến robot thành thiết bị ghi âm trong nhà hoặc doanh nghiệp.

Các nhà nghiên cứu không hoàn toàn chắc chắn liệu hệ thống Lidar của robot chân không có thể bị điều khiển để hoạt động như một micro và có khả năng cung cấp tín hiệu âm thanh có nghĩa hay không.

Các nhà nghiên cứu cho rằng, nghiên cứu về robot hút bụi chỉ là một ví dụ nhỏ về khả năng dễ bị tổn thương của công nghệ Lidar. Nhiều thiết bị khác như smartphone cũng dễ trở thành con mồi cho những kẻ hacker. Trên thực tế đã có hacker xâm nhập vào một ngôi nhà ở Mỹ thông qua hệ thống camera an ninh Ring để đòi bitcoin và còn rất nhiều trường hợp khác.

Theo Thiên Long (Pháp luật và Bạn đọc)