admin 安妮夜从凹陷的秘史里出来了。
量子比特生产|公众号QBitAI
没想到吧，总有一天你会被键盘背叛的。
对，就是你每日敲击的键盘。当指尖在键盘上跳跃，清脆的噼啪声此起彼落时，你输入的所有信息，包括那些情真意切的词句，那些不欲人知的心事，还有你的网络账户、银行密码……全都被它泄露了。
键盘，还能被黑？？？
今天，一个叫做Keytap的“黑科技”在国外火了。Keytap通过监听你敲击键盘的声音，就能还原出你输入的内容。
而且，只需要通过你电脑里的麦克风，就能完成声波采集的任务。
在一段发布于网上的Demo里，Keytap作者展示了在iMac+Filco机械键盘环境中，这个算法的优秀程度，请看：
四步偷窥大法
搭建这样一个“偷窥”打字的模型并不难，Keytap算法也已经开源了。跟着做，只要如下四步：
一是，收集训练数据；二是，搭建预测模型，学习一下数据；三是，检测出有人在敲键盘；四是，检测出ta在打什么字。
收集训练数据
Keytap收集数据时，只保留每次敲击前后75-100毫秒的音频。
这就是说，并非连续取样，两次敲击之间有一部分是忽略的。
这种做法是会牺牲一些信息量的。
从敲下按键，到程序受到指令，这之间有随机延时，与硬件和软件都有关系。
比如，按下g键的完整波形长这样：
看图像可以发现，敲击时出现了一个峰值，而再过大约150毫秒，又有一个按键被抬起的小峰值。
这样说来，100毫秒之外的信息也可能有用，不过这里为了简便就忽略了。
最终，收集到的数据长这样：
除此之外，局限性还在于，如果两次按键之间相隔不久，后者落在前者的后75毫秒之内，那数据可能就有些混杂了。
搭个预测模型
这个部分是最能发挥创造力的部分。Keytap用了一个非常简单的方法，分为三步：
1. 把收集到的波形的峰值对齐。这样可以避免延时带来的影响。
2. 基于相似度指标 (Similarity Metric) ，更精细地对齐波形。
需要更精确的对齐方法，是因为有时候峰值未必是最好的判断依据。
那么，可不可以跳过峰值对齐呢？
之所以第2步之前要先做第1步，是因为相似度指标的计算很占CPU。而第1步可以有效缩小对齐窗口 (Alignment Window) ，减少计算量。
3. 对齐后，做简单加权平均。权重也是用相似度指标来定义的。
完成第3步之后，每一个按键都会得出一个平均波形 (a Single Averaged Waveform) ，用来和实时捕捉的数据做比对。
Keytap用的相似度指标是互相关 (Cross Correlation, CC) ，长这样：
这里，Ai和Bi都是某个按键的波形样本，比对就在它们之间进行。CC值越高，表示两者越相似。
当然，也可以用其他相似度指标来做。
顺便一说，两次按键之间的间隔时长，其实也可以用来预测的，但开发者怕麻烦就省略了，勇敢的少年可以去源代码基础上自行实验。
检测出在敲键盘
平均波形和比对标准都有了，可是麦克风实时收录的声音连绵不绝，该和哪一段来比对呢？
这就需要从连续的音频里，找到敲击键盘的声音。
Keytap用了一个非常简单的阈值方法，在原始音频里监测敲击动作：
按下去的时候，会有一个大大的峰值，这就是侦测目标。
不过，这个阈值不是固定的，是自适应 (Adaptive) 的：根据过去数百毫秒之内的平均样本强度来调整的。
检测打了什么字
当系统发现有人在敲键盘，就用相似度指标来测到底按了哪个键，CC值最高的就是答案。方法就像上文说的那样。
现在，代码实现已经开源了，传送门见文底。
不过，作者在博客中说，这个方法目前只有机械键盘适用。
“薯片间谍”
听音识字的研究不止这一个，去年一篇Don’t Skype & Type!Acoustic Eavesdropping in Voice-Over-IP的论文，也提出了Skype & Type（S&T）键盘声音识别算法。
和这个研究类似，根据网络电话Skepe中传出的打字按键声音，在了解了被测者的打字风格和设备类型后，系统能复原敲下了什么。
整个算法搭建过程只有三步：收集信息、数据处理与数据分类。
研究人员事先收集语音电话中键盘敲击声，将这些声音分为两类，即按下声与松开回弹声，随后提取它们的特征。
当听到键盘声时，算法先识别设备类型，再去识别为键盘中的哪个键。和Keytap不同的是，S&T也能适用于非机械键盘了。
研究人员表示，在预测的最可能的前5个字母中，包含正确字母的准确率达到了91.7%。
这篇论文发表在ACM亚洲计算机和通讯安全大会（ASIACCS 2017）上，地址：
推测人类讲了什么，AI需要甚至只是一包薯片。
什么，觉得太离谱了？Naive。
MIT、微软和Adobe开发的这种看似天方夜谭的算法，只需高速相机透过隔音玻璃，拍摄出薯片袋的振动，算法就会判断说话人是男是女，甚至还原出说了什么。
△ 对，就是这种生活中随处可见的薯片
研究人员表示，声音传播时触碰到周围的物体，会震动形成一股微妙的视觉信号，肉眼无法识别，但高速相机（每秒帧数2000~6000 FPS）可以敏锐捕捉。
除了薯片袋子，研究人员还用铝箔、水杯甚至植物盆栽进行了试验，效果“一如既往的好”。
这不是野生研究，相关论文The Visual Microphone：Passive Recovery of Sound from Video还登上了2014年的Siggraph计算机图形学大会。
论文地址（注意科学前往）：
传送门
方法虽多，如果想自己动手搞一个，这些Keytap相关资源还是要收好：
博客地址：
代码地址：
Demo：
嘘，掩好口鼻，轻声撤退。
— 完 —
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