Engenharia 360

Pesquisadores hackearam robô aspirador de pó para ouvir o que é dito no ambiente

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por Larissa Fereguetti
| 19/11/2020 3 min

Pesquisadores hackearam robô aspirador de pó para ouvir o que é dito no ambiente

por Larissa Fereguetti | 19/11/2020

Não só os robôs aspiradores de pó, como vários outros também podem estar suscetíveis à espionagem, mesmo se não houver microfone.

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Não só os robôs aspiradores de pó, como vários outros também podem estar suscetíveis à espionagem, mesmo se não houver microfone.

Recentemente, mostramos aqui no Engenharia 360 sobre os pesquisadores que hackearam veículos elétricos para mostrar falhas de segurança. Com um objetivo semelhante, outros pesquisadores mostraram que os robôs domésticos (como o aspirador de pó robô) podem sofrer ataques e ouvir o ambiente ao seu redor.

Para fazer isso, eles coletaram informações do sistema de navegação de um robô e usaram técnicas de processamento de sinais e deep learning não só para entender a fala, mas também identificar programas de televisão, por exemplo, em execução no mesmo ambiente que o dispositivo. A pesquisa conseguiu mostrar que qualquer dispositivo usando a tecnologia de detecção e alcance de luz (chamada LiDAR, do inglês Light Detection And Ranging) é suscetível a manipulação para coleta de som, mesmo que ele não possua microfone.

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teste com robô aspirador gravando voz
Os pesquisadores adaptaram o sistema de navegação baseado em laser em um robô (à direita) para captar vibrações sonoras e capturar a fala humana ricocheteando em objetos. Imagem Sriram Sami | Via University of Maryland

Como um morcego, o sistema LiDAR lança um feixe de laser no ambiente e recebe o retorno para mapear o local e, assim, evitar esbarrar em objetos. Isso permite um movimento mais fluido pela local.

A ideia da pesquisa surgiu quando a equipe começou a se perguntar se os robôs seriam capazes de gravar a voz dos usuários, uma vez que esses eles podem violar privacidade ao gravar os mapas das casas na nuvem (o qual pode ser usado por anunciantes). Para comprovar, primeiro os pesquisadores hackearam um robô aspirador de pó para controlar a posição do feixe de laser, recebendo os dados sem interferir nos movimentos.

Em seguida, eles fizeram testes com duas fontes de som: uma voz humana recitando números e um áudio de diferentes programas reproduzidos na televisão. O sinal de laser foi detectado pelo sistema de navegação do aspirador quando ele ricocheteou em objetos colocados perto da fonte de som.

Os sinais recebidos foram passados para algoritmos de deep learning treinados para corresponder a vozes humanas ou identificar sequências musicais dos programas de televisão. O sistema, que recebeu o nome de LidarPhone, foi capaz de identificar o que era falado e os programas de televisão com 90% de precisão.

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teste com robô aspirador gravando voz, tela com imagem de ondas sonoras
Algoritmos de deep learning foram capazes de interpretar ondas sonoras dispersas, como as capturadas por um robô, para identificar números e sequências musicais. Imagem Sriram Sami | Via University of Maryland

“Colocamos esses dispositivos em nossas casas e não pensamos nada sobre isso. (…) Mas mostramos que, embora esses dispositivos não tenham microfones, podemos reaproveitar os sistemas que eles usam para navegação para espionar conversas e potencialmente revelar informações privadas.”, afirmou Nirupam Roy, da equipe de pesquisa.

Os pesquisadores alertam que isso pode ser perigoso em situações cotidianas, como pedir comida ou até mesmo falando número de documentos/cartão de crédito. Ainda, a quantidade de informações pessoais que pode ser armazenada pode permitir que alguém consiga traçar bem seu perfil, direcionando ou manipulando isso contra você. Segundo eles, muitos outros dispositivos podem estar abertos a espionagem e vulnerabilidades semelhantes.

Fonte: University of Maryland

Você já parou para pensar que seu robô de limpeza pode estar ouvindo o que você diz? Comente!

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Larissa Fereguetti

Cientista e Engenheira de Saúde Pública, com mestrado, também doutorado em Modelagem Matemática e Computacional; com conhecimento em Sistemas Complexos, Redes e Epidemiologia; fascinada por tecnologia.

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