あなたのスマホが“盗聴器”に？　周囲の声をスマホ経由で盗聴する攻撃　パキスタンチームが開発

公開 2024年10月15日 12時01分

著者

山下裕毅

[ITmedia]

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Innovative Tech（AI+）：

このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高いAI分野の科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。

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　パキスタンのLUMSに所属する研究者らが発表した論文「Glitch in Time: Exploiting Temporal Misalignment of IMU For Eavesdropping」は、スマートフォンの内蔵センサーを利用した音声盗聴の新たな手法を提案した研究報告である。

周囲の声をスマホ経由で盗聴する攻撃　パキスタンチームが開発

　スマートフォンに搭載されている加速度センサーやジャイロスコープなどの慣性計測ユニット（IMU）は、人間の音声による振動を検出できるため、音声盗聴に悪用される可能性がある。これに対して、米GoogleはAndroid 12以降のバージョンでIMUのサンプリングレートを200Hzに制限し、ユーザーの許可なしでは高いサンプリングレートを使用できないようにした。

　しかし研究チームは、この制限を回避する新たな手法「STAG」を開発した。STAGは加速度センサーとジャイロスコープの読み取りタイミングを意図的にずらし、両者のデータを巧みに組み合わせることで、実質的に400Hzのサンプリングレートを実現する。これによって、スマートフォンを利用して周囲の音声を盗聴できる。

　中核となるのは「LightGBM」（Light Gradient Boosting Machine）という機械学習アルゴリズムである。このAI技術を用いて、200Hzでサンプリングされた加速度計データを400Hzに拡張している。また、音声認識や言語理解のタスクにおいても機械学習モデルを活用している。

STAGの概要

　研究チームはSTAGの性能を評価するため、既存の手法であるInertiEarやStealthyIMUと比較実験を行った。その結果、STAGは単語誤り率（WER）を13.02％まで低減させ、大幅な改善を達成した。

Source and Image Credits: Najeeb, Ahmed, et al. “Glitch in Time: Exploiting Temporal Misalignment of IMU For Eavesdropping.” arXiv preprint arXiv:2409.16438（2024）.

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2019年の開始以来、多様な最新論文を取り上げている連載「Innovative Tech」。ここではその“AI編”として、人工知能に特化し、世界中の興味深い論文を独自視点で厳選、解説する。執筆は研究論文メディア「Seamless」（シームレス）を主宰し、日課として数多くの論文に目を通す山下氏が担当。イラストや漫画は、同メディア所属のアーティスト・おね氏が手掛けている。

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