CoAtNet adı verilen bu model, klavyenin her tuşunun ürettiği benzersiz sesleri temsil eden spektrogramlarla eğitildi. Akıllı telefon aracılığıyla bilgisayar klavyesinden 20 santimetre uzaktan kaydedilen seslerle, tuş vuruşlarını yüksek bir doğruluk oranıyla çözebildi.
Araştırmanın yazarlarından Dr. Ehsan Toreini, bu tür modellerin ve saldırıların doğruluğunun, günümüzde birçok cihazın mikrofonlarla donatılmış olması nedeniyle artmasını beklediklerini ifade etti. Bu tip bir saldırının, özellikle klavyeler arasındaki seslerin farklılık göstermesi sebebiyle, her klavye türü için ayrı bir uyarlamaya ihtiyaç duyduğunu belirtti. Eğitim aşamasında, bilgisayardaki her tuşun, farklı parmaklar ve basınç seviyeleri kullanılarak peş peşe 25 kez basılması gerekti.
Ancak, bu teknik hala bazı sınırlamalara sahip. CoAtNet'in farklı klavye türlerine uyarlanabilmesi için özel olarak eğitilmesi gerekiyor. Ayrıca, çalışma gerçek şifre kırma senaryolarını içermiyor ve şu an için gerçek dünya ortamlarında kullanıma uygun değil.
Uzmanlar, bu tür saldırılara karşı korunmak için çeşitli önerilerde bulunuyorlar. Klavye modlayıcıları gibi cihazlar kullanmak ve şifre yöneticileri gibi otomatik doldurma özelliklerini tercih etmek, bu tür saldırılara karşı savunmayı güçlendirebilir. Ayrıca, iki faktörlü kimlik doğrulama gibi ek güvenlik önlemleri de öneriliyor.
Özetle bu çalışma, yapay zeka algoritmalarının yeni veri türlerini kullanarak gelişmiş tahmin yeteneklerine sahip olduğunu göstererek, bu tür saldırılara karşı farkındalık oluşturmayı amaçlıyor. Yan kanal saldırılarından biri olan akustik sinyal analizi, bu çalışma ile daha fazla dikkat çekiyor.