这是一项来自英国团队的研讨，他们开发出了一种AI模型，可以从电脑麦克风记载的键盘敲击声响中盗取暗码、文字内容或其他灵敏信息，准确率高达95%——乃至就算换成静音键盘，这种进犯也依然有用。

  依据其在8月2日提交在预印本网站Arxiv上的论文，研讨人员记载电脑每个按键被按下时所发生的声响，然后根据这一些数据提取每个键的波形和频谱图，然后得出可辨认的差异性特征。

  详细的，研讨人员根据一台MacBook Pro电脑，经过待侵略电脑邻近的麦克风，或已被歹意软件感染的手机来搜集数据。他们首要记载电脑36个首要按键各按25次的声响，并对按键音频进行采样 。

  其次，他们从以上录音中生成波形和频谱图，将每个按键的可辨认差异进行可视化，并经过特定的数据处理过程增强可用于辨认按键的信号。

  然后，研讨人员再根据频谱图画练习一种图画分类器，直到取得最佳的猜测精度成果。

  终究，经过被歹意软件感染的智能手机的记载，能完成95%准确率的数据盗取，而经过电脑会议软件Zoom本身的捕获记载，准确率则到达93%。及时谈天软件Skype也可作为辅佐盗取的东西，准确率为91.7%。

  研讨人员在论文中表明，因为当时许多电脑具有能轻松完成高质量音频捕获的麦克风，因而比起需求其他特别条件，或受数据速率、间隔约束等黑客进犯手法，声学进犯将变得更简略。而机器学习的加快速度进行开展，也增强了这种进犯对所获音频的剖析质量，终究进步数据盗取的准确率。

  关于忧虑这种进犯的用户，科学家们主张，可以正常的运用重现按键声响、供给白噪音、按键音频过滤等软件，或许选用生物辨认进行身份验证——当然，最简略的办法便是测验改动打字风格。