Herhangi bir şeyin iyi ya da kötü olması genellikle onu nasıl kullandığımızla doğru orantılı oluyor. Son zamanlarda yapay zekanın yapabilecekleri ve sınırının olup olmaması ve açığa çıkmadan ne kadar önce kullanılıyordu soruları konuşuluyor. Yani teknolojinin her hamlesi insanoğlunun alanına müdahale ediyor. Bu bazen iyi bazen de kötü sonuçları ortaya çıkarabilir. Bugün vereceğim örnekte yapay zekadan ziyade bir model var ve bu model üzerinden konuşmak istiyorum.
- Bir instagram gönderisini kaydırırken ne kadar bekledik.
- Kaydettiğimiz gönderiler keşfetimizi ne kadar etkiliyor.
- Hangi gönderileri geçtikten sonra tekrar geri geldik.
- Verilerin günümüzde her şeyi belirleyip toplum mühendisliğine malzeme olması.
- Konuştuğumuz şeylerin reklam olarak karşımıza çıkması. (En çok konuşulan bu olduğu için ios işletim sistemi için çözümü söylenmişti, denk gelmişsinizdir.)
Tüm bu maddeler ile tahmin edilebilirliğimiz ve bir adım ötesinde ise bilinirliğimiz ortaya çıkıyor. Yeter ki yeterli veri girdisi sağlansın.
Örnek bir çalışma;
Britanya üniversitelerinden bir araştırma ekibi klavyede bastığımız tuşların tuş vuruşları dinlenerek %95 doğruluk oranında deşifre eden bir model geliştirildi. Derin öğrenme modeli de diyebiliriz.
Araştırmacılar, modern bir MacBook Pro'da 36 tuşa her biri 25 kez basarak ve her basışta üretilen sesi kaydederek eğitim verilerini toplamışlar.
1Tuş vuruşu sesini örnekleme
2Telefonla kaydedilen tuş vuruşları için karışıklık matrisi
Araştırmacılar, deneylerinde son iki yıldır tüm Apple dizüstü bilgisayarlarda klavyesi kullanılan aynı dizüstü bilgisayarı, hedefe 17 cm uzağa yerleştirilen iPhone 13 mini'yi ve Zoom'u kullanmışlar. Doğruluk oranları ise çok yüksek seviyede. Kullandıkları sınıflandırıcı, akıllı telefon kayıtlarında %95, Zoom aracılığıyla çekilen kayıtlarda ise %93 doğruluk elde etmiş. Skype daha düşük ancak yine de kullanılabilir %91,7'lik bir doğruluk üretmiş.
Buna benzer şeyleri zamanında deneyen ve farklı yöntemlerle uygulayanlar olmuş. İnternette buna benzer farklı nesnelerin sesini çözümleyerek kötü amaçlı kullanılmasıyla ilgili örnekler var.
Kaynak:
1-2https://www-bleepingcomputer-com.cdn.ampproject.org/c/s/www.bleepingcomputer.com/news/security/new-acoustic-attack-steals-data-from-keystrokes-with-95-percent-accuracy/amp/ -
https://arxiv.org/