Buzz
Một nhóm các nhà nghiên cứu tại Đại học Cornell (Ithaca, New York) đã phát hiện ra phương pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo để đánh cắp dữ liệu chỉ qua âm thanh. Nhóm này bao gồm Joshua Harrison, Ehsan Toreini và Maryam Mehrnezhad, đã huấn luyện trí tuệ nhân tạo nghe âm thanh gõ phím và dự đoán nội dung được nhập. Bằng cách ghi âm tiếng gõ phím và sử dụng AI, họ đã đạt được độ chính xác lên đến 95%. Đặc biệt, khi thực hiện việc huấn luyện qua Zoom, độ chính xác chỉ giảm 2%, còn 93%.
Tuy nhiên, phương pháp huấn luyện này vẫn còn một số hạn chế, như không thể áp dụng đối với mọi loại bàn phím mà cần phải huấn luyện AI cho từng loại riêng biệt. AI có thể được huấn luyện từ xa thông qua việc thu âm bằng microphone hoặc sử dụng ứng dụng như Zoom để ghi lại âm thanh của việc gõ phím. Nhóm nghiên cứu đã sử dụng MacBook Pro để thực hiện thí nghiệm, nhấn 36 phím riêng biệt với mỗi phím được nhấn 25 lần, tạo ra dữ liệu cơ bản cho việc huấn luyện AI nhận diện âm thanh của các phím được gõ. Mặc dù có sự khác biệt trong sóng âm của các phím, nhưng AI vẫn có thể nhận diện với độ chính xác cao.
Việc nghe tiếng gõ phím để đoán từ không phải là điều mới, ít nhất đã được thể hiện nhiều lần trong các bộ phim. Nhược điểm của phương pháp đánh cắp dữ liệu này là sự phụ thuộc vào phong cách gõ phím và loại bàn phím. Người dùng chỉ cần thay đổi cách gõ là có thể làm giảm độ chính xác mà trí tuệ nhân tạo nhận diện. Ví dụ, nếu gõ nhẹ nhàng hơn, độ chính xác có thể giảm xuống chỉ còn 40% - 64%. Ngoài ra, âm thanh môi trường và tạp âm cũng ảnh hưởng đáng kể đến khả năng của trí tuệ nhân tạo. Với các loại bàn phím cơ tạo ra âm thanh lớn khi gõ, trí tuệ nhân tạo sẽ dễ nhận diện hơn, và cũng vậy với bàn phím membrane. Thường thì chúng ta ít khi gõ phím trong môi trường hoàn toàn yên tĩnh và cũng không phải ai cũng sử dụng cùng một bàn phím, cùng một phong cách, nên tạm thời không cần quá lo lắng về việc mất dữ liệu do trí tuệ nhân tạo đoán từ.Trí tuệ nhân tạo - Đại học Cornell
