Eine Studie der Augusta University von 2024 beschreibt akustische Seitenkanalangriffe auf Tastaturen, basierend auf den Tippmustern der Benutzer. Diese Angriffe nutzen die akustischen Emissionen, die beim Tippen auf einer Tastatur entstehen, um sensible Informationen zu extrahieren.
Die in der Studie beschriebe Methode erreichte eine durchschnittliche Erfolgsrate von 43% über alle Fallstudien, wenn sie in realen Szenarien angewendet wurde. Die Forschung betont die Wichtigkeit, dass die Sicherheit von Systemen, die Tastaturen als Eingabegeräte nutzen, nicht allein auf die herkömmlichen Sicherheitsmaßnahmen vertrauen sollte, sondern auch solche Seitenkanalangriffe in Betracht ziehen muss, um die Benutzerinformationen umfassend zu schützen.
Die Forscher planen, Large Language Models (LLMs) in zukünftigen Projekten zu verwenden, um die Genauigkeit ihrer Methode zur Vorhersage von Benutzereingaben auf Tastaturen basierend auf akustischen Emissionen zu verbessern. Während in der aktuellen Studie noch keine LLMs eingesetzt wurden, deutet die Erwähnung ihrer potenziellen Nutzung darauf hin, dass die Forscher die Fähigkeiten von LLMs, wie semantische Korrektheitsprüfungen oder Textkontextanalyse, nutzen wollen, um die Vorhersagen der getippten Texte zu verfeinern.
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