arXiv cs.AI· Bikrant Bikram Pratap Maurya·· 10 小时前AI 评分38
域不变与语言模型辅助的键盘声学侧信道攻击
Domain-Invariant and Language-Model-Assisted Acoustic Side-Channel Attacks on Keyboards
AI 导读
研究提出将声学模型显式做成域不变、并用语言模型纠正其噪声预测，使键盘声学侧信道攻击（ASCA）在未见键盘、不同用户、嘈杂环境和压缩传输信道下仍能恢复输入文本。此前该类攻击仅在单一键盘、固定麦克风、安静房间且训练测试同设备的实验室条件下被验证成功。该工作仅用普通麦克风、无需接触受害者设备。
正文 · AI 翻译
摘要：声学侧信道攻击（ASCA）仅使用普通麦克风、无需访问受害者设备，即可从按键声音中恢复输入的文本。此前工作已证实，此类攻击在理想化实验室条件下能够成功——单一键盘、固定麦克风、安静房间，且训练与测试均在同一设备上进行——但留下了一个对安全至关重要的问题：按键推断能否在由未见过的键盘、多样化的用户、嘈杂环境和压缩传输信道构成的开放世界中依然成立。本文给出的答案是肯定的，前提是使声学模型显式地具备域不变性，并由语言模型对其含噪预测进行纠正。
| 学科： | 密码学与安全（cs.CR）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2611.13922 [cs.CR] |
| （或 arXiv:2611.13922v1 [cs.CR] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.13922 arXiv 颁发的 DOI（通过 DataCite，待注册） |
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来自：Bikrant Bikram Pratap Maurya [查看邮箱]
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2026年11月10日 星期二 11:10:42 UTC（75 KB）
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