Conversas Remotas podem ser Interceptadas pela Análise das Vibrações do Telefone
Créditos da Imagem: Pixabay
Uma equipe de pesquisadores utilizou um sensor de radar de micro-ondas para detectar vibrações de smartphones e aplicou um modelo de reconhecimento de fala em larga escala, alimentado por IA, para converter essas vibrações em fala inteligível.
O novo método de “grampo sem fio” explora a decodificação remota de conversas a partir de vibrações sutis nos fones de ouvido.
Sinais de Radar podem ser Explorados para Transcrever Chamadas Telefônicas, levantando Preocupações com a Privacidade
Pesquisadores da Penn State demonstraram que medições de radar a até três metros de distância podem gerar transcrições de chamadas telefônicas, levantando preocupações com a privacidade.
Embora o sistema atualmente alcance apenas cerca de 60% de precisão com um vocabulário de até 10.000 palavras, as descobertas destacam preocupações significativas sobre riscos futuros à privacidade.
Os pesquisadores detalharam os resultados em um estudo publicado recentemente no Proceedings of WiSec 2025.
Esta pesquisa amplia um estudo de 2022, no qual o radar e o reconhecimento de voz detectaram 10 palavras, letras e números específicos com até 83% de precisão.
“Quando falamos ao celular, as vibrações do fone de ouvido percorrem o dispositivo”, disse Suryoday Basak, doutorando da Penn State e principal autor.
“Ao capturar vibrações com radar e usar aprendizado de máquina com contexto, podemos reconstruir conversas.” “Ao mostrar o que é possível, pretendemos conscientizar o público sobre os riscos potenciais”, explicou o pesquisador.
Equipe da Penn State Explora como o Radar de Ondas Milimétricas pode ser Miniaturizado para Dispositivos do dia a dia
Basak e seu orientador, Mahanth Gowda, testaram um radar de ondas milimétricas para explorar como poderiam reduzi-lo para caber em itens do dia a dia, como canetas. Carros autônomos, sensores de movimento e redes 5G já usam ondas milimétricas — micro-ondas entre 300 MHz e 300 GHz. A equipe enfatizou que seu protótipo era apenas para pesquisa, com o objetivo de antecipar futuros usos maliciosos.
Adaptando Modelos de Fala de IA para Decodificar Sinais Ruidosos Baseados em Radar
No estudo, a equipe modificou o Whisper — um sistema de reconhecimento de fala de código aberto baseado em IA — para converter vibrações em transcrições de fala legíveis.
“A IA e o reconhecimento de fala de código aberto avançaram rapidamente nos últimos três anos”, explicou Basak. “Tivemos que adaptar essas ferramentas para lidar com os sinais ruidosos e de baixa qualidade do radar.”
Em vez de retreinar o Whisper do zero, os pesquisadores aplicaram uma técnica conhecida como adaptação de baixa classificação. Esse método permitiu que eles ajustassem o modelo para dados de radar, atualizando apenas cerca de 1% de seus parâmetros.
Eles usaram um radar de ondas milimétricas a poucos metros de distância para detectar pequenas vibrações do fone de ouvido de um smartphone.
Precisão de Transcrição Aprimorada Alcançada por Meio do Processamento de Sinais de Radar com Base no Contexto
A equipe alimentou seu modelo adaptado do Whisper com sinais de radar, alcançando até 60% de precisão, com ganhos potenciais com correções baseadas no contexto.
“O sistema ainda apresenta erros, mas é um grande avanço em relação à versão de 2022, que reconhecia apenas algumas palavras”, disse Gowda. “Mesmo correspondências parciais, como a identificação de palavras-chave, são valiosas em aplicações de segurança.”
Os pesquisadores compararam o sistema à leitura labial, que capta apenas 30% a 40% das palavras, mas permanece compreensível por meio do contexto. “Da mesma forma, nosso modelo — quando combinado com informações contextuais — consegue reconstruir segmentos de conversas telefônicas a vários metros de distância”, concluiu Basak.
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