ОБЪЕДИНЕНИЕ ЛИДЕРОВ НЕФТЕГАЗОВОГО СЕРВИСА И МАШИНОСТРОЕНИЯ РОССИИ
USD 77,89 -0,02
EUR 91,12 -0,38
Brent 76.28/76.29WTI 72.68/72.70

UW: приложения для видеоконференций собирают данные даже при выключенном микрофоне

Профессор из UW Кассем Фаваз и аспирант Юченг Ян проанализировали, как популярные приложения для видеоконференций собирают данные: они обнаружили, что по крайней мере одно из них записывает весь звук с микрофона, даже когда он отключен.

Авторы работы проверили множество различных приложений для видеоконференций в основных операционных системах, включая iOS, Android, Windows и Mac.

Оказывается, в подавляющем большинстве случаев, когда вы отключаете звук самостоятельно, эти приложения все еще имеют доступ к данным с микрофона.

Кассем Фаваз, профессор из UW

Брат профессора из UW Кассема Фаваза проводил видеоконференцию с выключенным микрофоном и заметил, что индикатор микрофона все еще горит. Это значит, что к микрофону был получен доступ.

После этого Фаваз и Янг вместе с коллегами из Чикагского университета провели более формальное исследование, чтобы выяснить, что происходит, когда в видеоконференции отключен микрофон. Авторы изучили, как ведет себя кнопка отключения звука во многих популярных приложениях: они хотели определить, какой тип данных собирается и может ли там содержаться личная информация. Они использовали инструменты двоичного анализа для отслеживания необработанного звука в популярных приложениях для видеоконференций: звук передавался из приложения в аудиодрайвер компьютера, а затем в сеть, даже пока звук был отключен.

Они обнаружили, что все протестированные ими приложения иногда собирают необработанные аудиоданные, даже когда микрофон не работает. Также было одно популярное приложение, которое собирает информацию и отправляет данные на свой сервер с одинаковой скоростью, независимо от того, отключен микрофон или нет.

Используя алгоритмы машинного обучения, авторы обучили нейросеть классифицировать действия человека только по звуку. Они выбрали шесть типичных фоновых действий: приготовление пищи, прием пищи, прослушивание музыки, набор текста и уборка. В результате нейросеть могла идентифицировать фоновую активность со средней точностью 82%.

Авторы заявили, что такая ситуация вызывает серьезные опасения по поводу конфиденциальности.

Дополнительная информация

  • Автор: Елизавета Приставка

Идет загрузка следующего нового материала

Это был последний самый новый материал в разделе "Цифровые технологии"

Материалов нет

Наверх