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Les robots aspirateurs peuvent être utilisés par des pirates pour «espionner» les conversations !

Votre robot aspirateur pourrait capter des conversations privées avec la poussière et la saleté de votre maison.
Des informaticiens de l’Université nationale de Singapour (NUS) ont montré comment un aspirateur robot commun et son capteur intégré de détection et de télémétrie de lumière (Lidar) pourraient être utilisés pour «espionner» les conversations privées, a annoncé lundi l’université.
La méthode, appelée LidarPhone, réutilise le capteur Lidar qu’un aspirateur robot utilise normalement pour naviguer dans une maison dans un microphone à laser pour écouter les conversations privées.
L’équipe de recherche, dirigée par le professeur adjoint Jun Han et son doctorant Sriram Sami, a réussi à récupérer les données vocales avec « une grande précision », a déclaré NUS.

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«La prolifération des appareils intelligents – y compris des haut-parleurs intelligents et des caméras de sécurité intelligentes – a accru les possibilités pour les pirates de fouiner nos moments privés», a déclaré M. Sami.
«Notre méthode montre qu’il est désormais possible de collecter des données sensibles simplement en utilisant quelque chose d’aussi inoffensif qu’un robot aspirateur domestique. Notre travail démontre le besoin urgent de trouver des solutions pratiques pour empêcher de telles attaques malveillantes. »
Le cœur de la «méthode d’attaque» du LidarPhone est le capteur Lidar, un appareil qui émet un laser à balayage invisible pour créer une carte de son environnement.

La recherche a montré qu’en réfléchissant les lasers sur des objets communs, tels qu’une poubelle ou un sac à emporter situé près du haut-parleur de l’ordinateur ou de la barre de son de télévision, les pirates pouvaient obtenir des informations sur le son original qui faisait vibrer les surfaces des objets.
«En utilisant le traitement du signal appliqué et des algorithmes d’apprentissage en profondeur, la parole pourrait être récupérée à partir des données audio et des informations sensibles pourraient être obtenues», a déclaré NUS.

Dans leurs expériences, les chercheurs ont utilisé un aspirateur robot commun avec deux sources de son: la voix d’une personne lisant des numéros joués à partir d’un haut-parleur d’ordinateur et des clips musicaux d’émissions de télévision diffusés via une barre de son de télévision.
L’équipe a collecté plus de 19 heures de fichiers audio enregistrés et les a transmis à travers des «algorithmes d’apprentissage profond» qui ont été formés pour faire correspondre des voix humaines ou identifier des séquences musicales.


«Le système a pu détecter les chiffres prononcés à voix haute, ce qui pourrait constituer les numéros de carte de crédit ou de compte bancaire d’une victime. Les clips musicaux d’émissions de télévision pourraient potentiellement révéler les préférences de visionnage ou l’orientation politique de la victime », a déclaré NUS.
Le système a atteint un taux de précision de classification de 91% lors de la récupération des chiffres prononcés et un taux de précision de 90% lors de la classification des clips musicaux. Ces résultats sont «nettement supérieurs» à une estimation aléatoire de 10%, a déclaré NUS.

Les scientifiques de la NUS ont également expérimenté des matériaux ménagers courants pour tester leur capacité à refléter le faisceau laser Lidar et ont constaté que la précision de la récupération audio variait d’un matériau à l’autre – le meilleur matériau pour réfléchir le faisceau laser était un sac en polypropylène brillant, tandis que le pire était carton brillant.
Les étudiants de NUS Dai Yimin et Sean Tan Rui Xiang, ainsi que le professeur assistant Nirupam Roy de l’Université du Maryland, ont contribué à la recherche. La recherche a été présentée à la conférence de l’Association for Computing Machinery sur les systèmes de capteurs en réseau intégrés (SenSys 2020) le 18 novembre, où l’équipe a remporté le prix du meilleur poster final.
Pour éviter que les Lidars ne soient mal utilisés, il est conseillé aux personnes possédant des robots aspirateurs de ne pas les connecter à Internet.
L’équipe NUS recommande également que les fabricants de capteurs Lidar intègrent un mécanisme qui ne peut pas être annulé pour empêcher le laser interne de se déclencher lorsque le Lidar ne tourne pas.

Les chercheurs étudient également la vulnérabilité des capteurs laser actifs trouvés sur les derniers smartphones, ce qui pourrait révéler d’autres problèmes de confidentialité, a ajouté l’université.

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