Ученые взломали робот-пылесос, превратив его в эффективный инструмент шпионажа

Создатели «умной» бытовой электроники, скорее всего, даже не рассчитывают, что их многочисленные детища однажды смогут стать легкой добычей хакеров, которые сумеют превратить их в инструменты шпионажа.

Группа исследователей при участии доцента факультета компьютерных наук Университета Мэриленда Нирупама Роя сумела взломать навигационную лазерную систему робота-пылесоса. Затем они обработали с помощью ИИ извлеченную из нее информацию, после чего восстановили речь находившихся рядом с роботом людей и вычислили программы работавшего в этом помещении телевизора.

Ученые выяснили, что с помощью любого устройства, использующего технологию обнаружения и определения расстояния (речь идет о лидаре), можно фиксировать звук – даже не задействуя микрофон. При этом лидар является важной частью навигационной системы – он помогает роботу-пылесосу избегать препятствий в процессе работы.

В ходе исследования специалисты по инфобезопасности высказали мнение о том, что навигационные карты таких пылесосов зачастую хранятся в облаке, что делает эту информацию уязвимой для злоумышленников – к примеру, с их помощью можно примерно оценить размер дома и уровень дохода хозяев робота.

Рой и его команда попытались выяснить, способен ли лидар нести потенциальную угрозу в качестве подслушивающего устройства. Известно, что звуковые волны вызывают слабую вибрацию близлежащих предметов. В свою очередь, эти колебания способствуют незначительным изменениям в отраженном от объектов свете.

В 40-х годах спецслужбы начали использовать лазерные микрофоны, способные преобразовывать такие вибрации в звук. Однако для их работы необходим направленный лазерный луч, отражающийся от ровных поверхностей, в частности, от оконных стекол.

Взломав бортовой компьютер пылесоса, инженеры продемонстрировали возможность манипулировать лазерным лучом и переправлять полученную информацию на свои ПК через Wi-Fi, не создавая при этом проблем системе навигации самого устройства.

Исследователи пропускали полученные сигналы через алгоритмы глубокого обучения, которые были обучены либо распознавать человеческие голоса, либо определять музыкальные последовательности из телешоу. Компьютерная система, получившая название LidarPhone, сумела идентифицировать и сопоставить фрагменты разговора с точностью 90 %. Она также идентифицировала телешоу по минутной записи с такой же точностью.