Metni Robert Lemos’a yazdi, 09-15.2005
Kulak misafirinin, bir shotgun mikrofonuyla silahlandirdigi SecurityFocus-2005, veya bir small recording aleti, bilgisayar bir kullanicisinin sensitive dokümani ve verisiyle kaçabilirdi, bu hafta bir paper releasedde researchers saidinin oldugu üç üniversite. ;
Researchers, Berkeley’de California’nin üniversitesinden, bir 10 dakika revealsi yeteri kadar klavyede yazarken bir personun recordinginin sözcüklerin neredeyse 90 percentinin girdigi recovere bir bilgisayar analizi için bilginin oldugu oldugunu buldu. Recording, alçak quality olabilir, -- Researchers, mikrofonunu kullandiin oldugu $ bir-10, -- ve system, bir kullanicinin previous samplesine ihtiyaç duymaz, performa analizi yaziyor. Üstelik, teknik sik sik, 20 denemenin oldugu gibi öyle küçükte bir personun passwordunu tahmin edebilir.
Studyun UC Berkeley ve principal müfettisinde science ve bilgi idaresi olan said Doug Tygar’in, bilgisayarin bir professorunun oldugu "Bunun, bizim belgelemede bizim düsüncemizi degistirmeye ihtiyaç duydugumuz sayingin oldugu security toplumuna bir mesaj oldugu Primarily". "Bu, kendisinde malzemenin kullandigi çok egzotik saldiri degildir, kir ucuzdur, ve software, müsait olan readilydir. "
Research, bilgisayarlardan steal bilgisine saldirganlar için potentialin makine çikmalarini analiz ederek altini çizmesi için en son studydur, -- sound, aydinlat, ve bir system tarafindan yayilan manyetik enerji. Sifrelenen iletisim, suchu signalsin, Bluetooth standard veya telsiz passport teknolojisi tarafindan kullandigi gibi engellemek ve çözmekte relyin oldugu birçok saldiri. Yine de, çikmalarin dikkatsizce, bilginin, bir bilgisayarda screeni gösterdigini sizdirabildigini makineyle imal et, veya reveal, system akim hesaplarindan görevlendirir.
Paper, softwarenin, recognizeye farkli anahtar tikirtilarini egittigi showedin oldugu iki IBM researchers tarafindan researchta insa eder, zamanin 80 percentinin hakkinda right anahtarini taniyabilirdi. Researchers, Dmitri Asonov ve Rakesh Agrawal, o telefon anahtarlarini da buldu, such software tarafindan recognized olabilirdi, sinirsel bir sebeke olarak bilinendi, zamanin 90 percentinden daha çoktu.
UC Berkeley’in Tygari, students Li Zhuang ve Feng Zhou’yla beraber, Ingilizce sözcüklerinin yaziliyor oldugu farkli bir processing algoritmasi, bir sinirsel olmayan-sebeke recognition algoritmasi ve üzerine almayi kullanirken neredeyse 96 percentin bir kesinligine recognitionu gelistirdi.
Researchers, bir kullanicinin keystrokesinin soundsundan sesle ilgili özellikleri çikardi, ve, kategorilere similar sounding anahtarlarini yigdi.
O zaman, Ingilizce’nin statistical propertiesini languagee kullanmak, -- Örnegin, ’Enin, ’tinin ve ’Oinin, sik sik en çok i / meydana gelri, ve ’Jin aslasi, ’Binkisi,-- . Recognition slightlyin oldugu ’in / karakter ’in / artirilan ’in / kontrol ederken spelling ve dilbilgisini eklemegin, ama ’in / dramatik olarak daha iyi recognitionun oldugu ’in / yapilmis ’in / sözcügün oldugu 20 percentinin, paper statedin oldugu percentinde resultedininin, dogru sekilde tahmin ettigi otomatik olarak ’in / vermegin, ama ’in / sözcüklerin sadecenin oldugu Kategorileri inin / mektuplarin-60inin oldugu researchersi, onun kategoriye i / mektuplari i / verdi-.i,-- bütün / [yeniden / geriye] [saglamak / beslenmek] [daha uzaga] [gelis] [özellik / referans] Karakterlerin 92 percentinden daha çok resultedin dogru sekilde , Staralabize Edilmesi Gerekir..
seLametLe..
