美國和日本的 researchers 已經(jīng)發(fā)現(xiàn)筆記本電腦和智能助手（如 Google Home）中使用的 MEMS 麥克風(fēng)存在一個安全風(fēng)險。

這些 MEMS 設(shè)備存在一個漏洞，即電磁輻射可以被檢測到，即使隔著墻壁，也可以使用 AI 重建麥克風(fēng)拾取的聲音。

佛羅里達大學(xué)和日本電子通信大學(xué)的 researchers 還發(fā)現(xiàn)了多種解決設(shè)計缺陷的方法，并表示他們已經(jīng)與制造商分享了他們的工作，以供未來可能的修復(fù)，并建議使用擴頻時鐘作為防御措施。

研究人員測試了來自意法半導(dǎo)體（STMicroelectronics）的 MP34DT01-M、來自 Knowles（現(xiàn)屬于 Synaptics）的 SPM0405、來自 TDK InvenSense 的 CS-41350 和 T3902，以及屬于高通（Qualcomm）的 Vesper VM3000。所有這些產(chǎn)品均已聯(lián)系以獲取評論。

“使用調(diào)頻收音機和銅制天線，你可以竊聽這些麥克風(fēng)。這有多么簡單，”佛羅里達大學(xué)的 Sara Rampazzi 教授說。“成本可能只有一百美元，甚至更少?！?/p>

MEMS 麥克風(fēng)使用的數(shù)字脈沖的每個諧波都保留了聲學(xué)信息，這使得通過標準收音機和簡單天線進行簡單的調(diào)頻解調(diào)可以恢復(fù)原始音頻。攻擊者可以利用這種漏洞遠程捕獲 MEMS 麥克風(fēng)聽到的內(nèi)容，而無需安裝惡意軟件或篡改設(shè)備。

研究人員使用標準化的隨機句子錄音來測試攻擊，通過不同厚度的墻壁測試該技術(shù)。

該攻擊在識別 spoken digits 方面達到高達 94.2%的準確率，距離位于 25 厘米混凝土墻后的筆記本電腦高達 2 米。OpenAI 的生成式 AI 被用于重建語音，轉(zhuǎn)錄錯誤率低至 6.5%。

研究人員測試了一系列筆記本電腦、Google Home 智能音箱以及用于視頻會議的頭戴式耳機。竊聽效果在筆記本電腦上最好，部分原因是它們的麥克風(fēng)連接到長電線，這些電線充當天線，放大了信號。

然而，這些漏洞相對容易緩解。改變筆記本電腦中 MEMS 麥克風(fēng)的位置可以避免長電纜，這些電纜會放大無線電泄漏。通過將音頻處理時鐘頻率微調(diào) 1%，也可以降低信號的可懂度而不影響性能，因此研究人員建議使用擴頻時鐘作為防御措施。

ST 指出，他們正在評估的 MEMS 麥克風(fēng)非常老舊，并且已經(jīng)發(fā)布了產(chǎn)品終止通知（PTN）。

“但說實話，這是數(shù)字 PDM MEMS 麥克風(fēng)的內(nèi)在行為，”意法半導(dǎo)體表示?！坝捎?PDM 信號是基于麥克風(fēng)時鐘的一組方波，它具有所有奇次諧波，例如在 3.072MHz 時，第 11 次諧波位于 33.792MHz，這可以被一個性能良好的接收器捕捉。同時，在系統(tǒng)級別屏蔽 PDM 線就足以避免這類問題。他們用在筆記本電腦中的扁平電纜沒有屏蔽，這是一個完美的 PDM 信號天線?！?/p>