Una herramienta respaldada por la Inteligencia Artificial (IA) posee la capacidad de determinar con un nivel de exactitud del 95% el contenido redactado por un usuario en una computadora MacBook Pro.
Esto se logra al analizar y reconocer las señales acústicas generadas al presionar las teclas.
Científicos provenientes de la Universidad de Royal Holloway de Londres, la Universidad de Durham y la Universidad de Surrey en el Reino Unido lograron identificar prácticamente la totalidad del contenido redactado por un individuo mediante la utilización de esta herramienta.
Específicamente, este conjunto de profesionales presentaron un informe que expone su labor en la capacitación de una inteligencia artificial para decodificar las señales acústicas generadas por la escritura en el teclado.
Al registrar los sonidos producidos por las pulsaciones de las teclas para adiestrar el modelo, consiguieron anticipar con una precisión que alcanza el 95% el contenido redactado.
Inicialmente, este informe señaló que tanto las técnicas de aprendizaje automático, las videoconferencias y los dispositivos de grabación de sonido plantean un riesgo considerable para los usuarios, ya que tienen la capacidad de acceder a la información ingresada en los teclados de los sistemas informáticos.
Además, la gran parte de estos dispositivos también está equipada con teclados estandarizados, permitiendo así la creación de una sola herramienta que pueda ser empleada en cualquiera de ellos, sin importar la marca que los produzca.
Con el fin de evaluar el desempeño de esta inteligencia artificial, los científicos utilizaron una MacBook Pro fabricada en 2021.
Según los investigadores, este equipo "presenta un teclado con un diseño idéntico a los modelos de los últimos dos años, y potencialmente, a los del futuro".
Entonces, seleccionaron 36 teclas y realizaron 25 pulsaciones en cada una, con el propósito de que el modelo de inteligencia artificial identificara el sonido correspondiente a cada una de ellas.
Con el fin de capturar este sonido, recurrieron a un iPhone 13, el cual posicionaron a una distancia de 17 centímetros del equipo informático.
En la prueba, los científicos registraron el sonido emitido por las teclas del teclado utilizando la plataforma Zoom.
En ambas evaluaciones se alcanzó una exactitud superior al 90%, obteniendo un 93% al emplear la herramienta de videoconferencia, con una diferencia de apenas un 2% en comparación con la utilización del teléfono inteligente.
Para llegar a estas conclusiones, al registrar el sonido resultante de cada pulsación, se generaron una serie de representaciones gráficas de ondas y espectrogramas que posibilitaron la identificación de las distinciones entre las diferentes teclas.
Luego de recoger dichas representaciones visuales, llevaron a cabo la capacitación de un sistema de categorización denominado CoANet.
Mediante este procedimiento, también lograron constatar que al aplicar esta inteligencia artificial en otra plataforma de videoconferencia, como Skype, se conseguía alcanzar una precisión del 91,7% al detectar las pulsaciones en el teclado.
Esta metodología representa una versión mejorada de la labor llevada a cabo por los conocidos como 'keyloggers' o registradores de pulsaciones, que son una forma de 'malware' que supervisa cada tecla presionada.
Esto les permite obtener datos confidenciales de lo que la víctima introduce mediante el teclado.
Estos emplean la táctica de 'Acoustic Keyboard Eavesdropping Keylogging Attack', una metodología que se podría describir como un 'ataque de registro de teclas a través del espionaje acústico del teclado'.
En esta situación, los criminales cibernéticos aprovechan un software que opera a través de un algoritmo capaz de identificar el sonido característico de cada pulsación en el teclado.
Dentro de una sección de este informe, los expertos sugirieron a los usuarios utilizar el teclado táctil de la computadora, dado que esta modalidad de escritura disminuyó la precisión en el reconocimiento de las pulsaciones de teclas en un rango de 64 a 40%.
Con el fin de prevenir el riesgo de que las contraseñas sean descubiertas a través del análisis de señales acústicas del teclado, se aconseja adicionalmente emplear contraseñas generadas de manera aleatoria.
Esto se debe a que este sistema enfrenta dificultades al identificar la tecla de mayúsculas.
Además, sugirieron optar por alternativas de acceso al sistema informático, tales como herramientas biométricas que incluyen la autenticación mediante huellas dactilares o el reconocimiento facial, en lugar de depender de contraseñas escritas.