در دنیای امروز که تکنولوژی به سرعت در حال پیشرفت است، امنیت اطلاعات به یکی از چالش‌های اصلی در حوزه فناوری اطلاعات و ارتباطات تبدیل شده است. یکی از روش‌های جدیدی که هکرها و مجرمان سایبری برای سرقت اطلاعات شخصی و حساس از آن استفاده می‌کنند، شنود صدای صفحه‌کلید یا Keyboard Sound Eavesdropping است. این تکنیک، به‌صورت خاصی از حملات شنود صوتی دسته‌بندی می‌شود که هدف آن، تشخیص کلیدهای فشرده‌شده بر روی صفحه‌کلید با تحلیل صدای تولیدشده هنگام تایپ است. در این مقاله، به بررسی این روش حمله، مکانیسم‌های فنی آن و راهکارهای مقابله با آن پرداخته خواهد شد.

شنود صدای صفحه‌کلید چیست؟

Keyboard Sound Eavesdropping به معنای استفاده از دستگاه‌های ضبط صدا یا میکروفون برای ثبت صدای تولیدشده هنگام فشردن کلیدهای صفحه‌کلید است. صدای هر کلید به دلیل تفاوت‌های مکانیکی و فیزیکی اندکی که در ساختار صفحه‌کلیدها وجود دارد، منحصربه‌فرد است و با استفاده از تکنیک‌های تحلیل سیگنال‌های صوتی، می‌توان صدای کلیدهای مختلف را تفکیک و بازسازی کرد. این تکنیک می‌تواند حتی از طریق میکروفون‌های ضعیف و در فواصل دور نیز موثر باشد و اطلاعات تایپ‌شده، مانند رمزهای عبور یا اطلاعات حساس دیگر، را استخراج کند.

مکانیسم‌های فنی شنود صدای صفحه‌کلید

برای درک بهتر نحوه عملکرد شنود صدای صفحه‌کلید، لازم است با مراحل فنی آن آشنا شویم. این مراحل شامل موارد زیر است:

1. جمع‌آوری داده‌های صوتی

در این مرحله، مهاجم از یک میکروفون برای ضبط صدای صفحه‌کلید استفاده می‌کند. میکروفون‌ها می‌توانند به‌طور مخفیانه در نزدیکی قربانی قرار گیرند یا حتی از طریق میکروفون‌های موجود در دستگاه‌های دیگر مانند تلفن‌های همراه یا لپ‌تاپ‌های قربانی بهره‌برداری شود. میکروفون‌های فشرده (Compact Microphones) و حتی میکروفون‌های جهت‌دار (Directional Microphones) برای این کار مناسب هستند، زیرا این دستگاه‌ها قادر به ثبت صدای کلیدهای صفحه‌کلید با کیفیت بالا هستند.

2. پردازش سیگنال صوتی

داده‌های صوتی جمع‌آوری‌شده در مرحله قبل، به عنوان ورودی به سیستم‌های تحلیل سیگنال می‌رسند. این سیستم‌ها با استفاده از تکنیک‌های تحلیل طیفی (Spectral Analysis) و فیلترهای صوتی (Audio Filters)، فرکانس‌های خاص مربوط به صدای هر کلید را شناسایی و از سایر نویزها جدا می‌کنند. هر کلید به دلیل تفاوت‌های مکانیکی و فیزیکی، صدایی با فرکانس و دامنه خاص خود تولید می‌کند که قابل شناسایی است.

3. شناسایی کلیدها

در این مرحله، پس از جدا کردن صدای کلیدهای مختلف، داده‌ها به سیستم‌های هوش مصنوعی یا الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning Algorithms) داده می‌شوند. این الگوریتم‌ها، با یادگیری تفاوت‌های فرکانسی کلیدهای مختلف و مقایسه آن‌ها با داده‌های نمونه، قادر به تشخیص کلیدهای تایپ‌شده هستند. برای مثال، مدل‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks - CNNs) به‌طور گسترده‌ای برای این منظور به کار گرفته می‌شوند.

تهدیدات و پیامدهای امنیتی

حملات شنود صدای صفحه‌کلید تهدیدات جدی برای امنیت اطلاعات شخصی و سازمانی به همراه دارند. از جمله مهم‌ترین پیامدهای این حملات می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

1. سرقت رمزهای عبور

یکی از بارزترین تهدیدات، سرقت رمزهای عبور (Passwords) است. با استفاده از شنود صدای صفحه‌کلید، هکرها می‌توانند رمزهای عبور تایپ‌شده توسط کاربر را استخراج کنند. این حمله خصوصاً در محیط‌های عمومی مانند کافی‌نت‌ها، کتابخانه‌ها یا محل کار، که افراد از دستگاه‌های مشترک استفاده می‌کنند، بسیار خطرناک است.

2. افشای اطلاعات حساس

شنود صدای صفحه‌کلید می‌تواند برای دسترسی به اطلاعات محرمانه (Confidential Information)، مانند اسناد مالی، اطلاعات بانکی یا محتوای ایمیل‌های شخصی نیز مورد استفاده قرار گیرد. مهاجمان با شناسایی متن‌های تایپ‌شده توسط قربانی، می‌توانند به این اطلاعات دسترسی پیدا کنند.

3. جاسوسی صنعتی

در سطح بالاتر، این حملات می‌تواند به عنوان روشی برای جاسوسی صنعتی (Industrial Espionage) مورد استفاده قرار گیرد. شرکت‌ها و سازمان‌های بزرگ که اطلاعات محرمانه و مهمی را پردازش می‌کنند، هدف جذابی برای مهاجمان هستند. شنود صدای تایپ کارکنان در محیط‌های کاری می‌تواند منجر به سرقت اسرار تجاری یا فناوری‌های نوآورانه شود.

راهکارهای مقابله با شنود صدای صفحه‌کلید

با توجه به خطرات بالقوه این نوع حملات، ارائه راهکارهای مناسب برای مقابله با آن ضروری است. در اینجا به برخی از روش‌های کارآمد برای کاهش احتمال شنود صدای صفحه‌کلید اشاره می‌کنیم:

1. استفاده از صفحه‌کلیدهای ضد صدا

یکی از روش‌های ساده و موثر برای مقابله با شنود صدای صفحه‌کلید، استفاده از صفحه‌کلیدهای بی‌صدا (Silent Keyboards) یا صفحه‌کلیدهای مکانیکی با طراحی‌های خاص است که صدای بسیار کمی تولید می‌کنند. این نوع صفحه‌کلیدها به‌طور خاص برای کاهش صدای فشردن کلیدها طراحی شده‌اند و از لحاظ امنیتی می‌توانند موثر باشند.

2. تولید نویز محیطی

تولید نویز محیطی (Environmental Noise) یا استفاده از سیستم‌های نویز سفید می‌تواند به کاهش دقت حملات شنود صدای صفحه‌کلید کمک کند. این روش با ایجاد نویزهای اضافی در محیط، تحلیل سیگنال‌های صوتی را دشوارتر می‌کند و مهاجمان را در شناسایی دقیق کلیدها ناکام می‌گذارد.

3. رمزگذاری در سطح نرم‌افزار

رمزگذاری در سطح نرم‌افزار و استفاده از سیستم‌های مدیریت رمز عبور (Password Management Systems) می‌تواند به حفظ امنیت اطلاعات کمک کند. این سیستم‌ها با تولید خودکار و وارد کردن رمزهای عبور، نیاز به تایپ رمزهای عبور را کاهش می‌دهند و در نتیجه احتمال شنود آن‌ها نیز به حداقل می‌رسد.

4. ارتقاء سیستم‌های امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی

با توجه به اینکه تکنیک‌های شنود صدای صفحه‌کلید به تحلیل سیگنال‌های صوتی وابسته است، توسعه سیستم‌های امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی (AI-based Security Systems) که قادر به شناسایی و جلوگیری از این حملات هستند، می‌تواند به عنوان یک راهکار بلندمدت موثر باشد. این سیستم‌ها می‌توانند الگوهای مشکوک را شناسایی و کاربران را از وقوع حمله آگاه کنند.

چگونه حمله شنود صدای صفحه‌کلید یا Keyboard Sound Eavesdropping را پیاده سازی کنیم؟

برای شنود صدای صفحه‌کلید (Keyboard Sound Eavesdropping) از دید برنامه‌نویسی، باید چند مرحله کلیدی را طی کرد. این فرآیند شامل ضبط صدا، تحلیل سیگنال‌های صوتی و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تشخیص کلیدهای فشرده‌شده است. در ادامه به نحوه پیاده‌سازی این مراحل به‌صورت خلاصه می‌پردازیم.

مراحل کلیدی:

1. ضبط صدا

در این مرحله، با استفاده از یک میکروفون یا هر دستگاه ضبط صوتی، صدای تولیدشده توسط فشردن کلیدهای صفحه‌کلید ضبط می‌شود. در زبان‌هایی مانند Python، می‌توان از کتابخانه‌های مختلفی برای ضبط صدا استفاده کرد، مانند pyaudio.

مثال کد برای ضبط صدا در پایتون:

# -------------------------------------------------------------------
# Programmer       : Ebrahim Shafiei (EbraSha)
# Email            : [email protected]
# -------------------------------------------------------------------

import pyaudio
import wave

# Initial settings for audio recording
FORMAT = pyaudio.paInt16  # Audio format
CHANNELS = 1              # Mono channel
RATE = 44100              # Sampling rate (Hz)
CHUNK = 1024              # Chunk size
RECORD_SECONDS = 10       # Recording duration (seconds)
OUTPUT_FILENAME = "output.wav"  # Output file name

# Create an audio object for recording
audio = pyaudio.PyAudio()

# Start recording
stream = audio.open(format=FORMAT, channels=CHANNELS,
                    rate=RATE, input=True,
                    frames_per_buffer=CHUNK)

print("Recording...")

frames = []

# Record in chunks and append data
for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
    data = stream.read(CHUNK)
    frames.append(data)

print("Finished recording.")

# Stop recording and save the audio file
stream.stop_stream()
stream.close()
audio.terminate()

waveFile = wave.open(OUTPUT_FILENAME, 'wb')
waveFile.setnchannels(CHANNELS)
waveFile.setsampwidth(audio.get_sample_size(FORMAT))
waveFile.setframerate(RATE)
waveFile.writeframes(b''.join(frames))
waveFile.close()

در این کد، صدای ضبط‌شده در یک فایل با فرمت WAV ذخیره می‌شود. این فایل، شامل داده‌های صوتی خام است که در مراحل بعدی باید پردازش شوند.

2. پردازش سیگنال صوتی

برای پردازش صدای ضبط‌شده، می‌توان از کتابخانه‌های مختلف پردازش سیگنال مانند librosa یا scipy استفاده کرد. هدف این مرحله استخراج ویژگی‌های مهم از صدای کلیدهای فشرده‌شده است که می‌تواند شامل ویژگی‌های فرکانسی و دامنه‌ای باشد.

مثال استخراج ویژگی‌ها با استفاده از librosa:

# -------------------------------------------------------------------
# Programmer       : Ebrahim Shafiei (EbraSha)
# Email            : [email protected]
# -------------------------------------------------------------------

import librosa
import numpy as np

# Load the audio file
y, sr = librosa.load("output.wav", sr=None)

# Compute the frequency spectrum (Fourier Transform)
spectrogram = np.abs(librosa.stft(y))

# Compute audio features like MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients)
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)

print("MFCCs shape:", mfccs.shape)

در این کد، ابتدا فایل صوتی بارگذاری شده و سپس ویژگی‌هایی مثل MFCC که یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های صوتی است، استخراج می‌شود. این ویژگی‌ها در شناسایی صدای کلیدهای مختلف کاربرد دارند.

3. تشخیص کلیدها با استفاده از یادگیری ماشین

پس از استخراج ویژگی‌های صوتی، می‌توان از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی کلیدهای فشرده‌شده استفاده کرد. به عنوان مثال، می‌توان از الگوریتم‌هایی مانند SVM یا شبکه‌های عصبی برای این کار استفاده کرد.

فرضیات:

• فایل‌های صوتی قبلاً ضبط و آماده هستند.
• هر فایل صوتی مربوط به یک کلید خاص از صفحه‌کلید است.
• ویژگی‌های صوتی مانند MFCC از فایل‌های صوتی استخراج می‌شوند.

1. استخراج ویژگی‌ها (MFCC) ابتدا باید ویژگی‌های صوتی (مانند MFCC) را از فایل‌های صوتی استخراج کنیم.

2. آموزش مدل یادگیری ماشین (SVM)

3. پیش‌بینی کلیدها بر اساس داده‌های جدید

کد کامل

# -------------------------------------------------------------------
# Programmer       : Ebrahim Shafiei (EbraSha)
# Email            : [email protected]
# -------------------------------------------------------------------

import os
import librosa
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Path to the audio files
audio_files_path = 'audio_data/'  # Directory containing the audio files

# List of keys including uppercase letters, numbers, and special keys
keys = [
    'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 
    'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z',  # Uppercase alphabet
    '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9',  # Numbers 0 to 9
    'Enter', 'Shift', 'Space', 'Backspace', 'Tab', 'CapsLock',  # Special keys
    'Ctrl', 'Alt', 'Esc', 'Delete', 'Insert', 'Home', 'End',  # Functional keys
    'ArrowUp', 'ArrowDown', 'ArrowLeft', 'ArrowRight'  # Arrow keys
]

# Variables to store audio features and labels
X = []
y = []

# Extract features from audio files
for key in keys:
    for file in os.listdir(f"{audio_files_path}/{key}"):
        file_path = f"{audio_files_path}/{key}/{file}"
        y_label = keys.index(key)  # Label the key as an integer index
        
        # Load the audio file
        y_audio, sr = librosa.load(file_path, sr=None)
        
        # Extract MFCC features from the audio file
        mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y_audio, sr=sr, n_mfcc=13)
        mfcc_mean = np.mean(mfcc.T, axis=0)  # Mean of the MFCC features used as input
        
        # Append features and labels to the list
        X.append(mfcc_mean)
        y.append(y_label)

# Convert lists to NumPy arrays
X = np.array(X)
y = np.array(y)

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Create and train the SVM model
model = SVC(kernel='linear')
model.fit(X_train, y_train)

# Predict on the test data
y_pred = model.predict(X_test)

# Calculate the accuracy of the model
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")

# Prediction function for a new audio file
def predict_key(file_path):
    y_audio, sr = librosa.load(file_path, sr=None)
    mfcc = librosa.feature.mfcc(y=y_audio, sr=sr, n_mfcc=13)
    mfcc_mean = np.mean(mfcc.T, axis=0)
    
    prediction = model.predict([mfcc_mean])
    predicted_key = keys[prediction[0]]
    return predicted_key

# Test the prediction function with a new audio file
new_file = 'audio_data/test_file.wav'
predicted_key = predict_key(new_file)
print(f"Predicted key: {predicted_key}")

توضیحات کد:

1. وارد کردن کتابخانه‌ها: از کتابخانه‌هایی مثل librosa برای پردازش سیگنال صوتی و استخراج ویژگی‌های MFCC، و scikit-learn برای استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند SVM استفاده شده است.

2. استخراج ویژگی‌ها: ویژگی‌های صوتی MFCC برای هر فایل صوتی استخراج می‌شود و میانگین مقادیر آن به عنوان ورودی مدل استفاده می‌شود.

3. مدل SVM: مدل SVM با هسته خطی (kernel='linear') برای طبقه‌بندی کلیدها استفاده شده است. این مدل براساس داده‌های آموزشی آموزش داده می‌شود.

4. پیش‌بینی: پس از آموزش، مدل برای داده‌های تست پیش‌بینی می‌کند و دقت مدل محاسبه می‌شود.

5. پیش‌بینی کلید جدید: تابع predict_key برای پیش‌بینی کلید یک فایل صوتی جدید به کار می‌رود.