Група дослідників з Корнелльського університету, США, опублікувала докладний опис навчання ШІ інтерпретації даних за звуком кнопок клавіатури. Навчаючись на натисканнях клавіш, штучний інтелект зміг вгадати результат друку з точністю до 95%. Точність знизилася лише до 93% під час використання Zoom для навчання системи.

Висока точність розпізнавання не досягається з будь-якою випадковою клавіатурою – йдеться на навчанні для роботи з конкретним пристроєм. Це можна зробити локально, за допомогою мікрофона, або віддалено, за допомогою Zoom або іншої програми для захоплення звуку через мережу.

Для навчання ШІ під час експерименту застосовувався Apple MacBook Pro. Модель навчилася розпізнавати звук 36 клавіш після 25 натискань кожної. Точність розпізнавання легко знизити за допомогою сенсорної клавіатури, джерела шуму або просто зміною манеру друку.

Штучний інтелект найкраще розпізнає введення з допомогою механічних клавіатур, але працює й з іншими типами: мембранна клавіатура також здатна створювати достатньо інформації для розпізнавання.

Препринт дослідження опубліковано на arxiv.org.

Програми Apple збирають докладні дані користувачів незалежно від налаштування iPhone Analytics – результати незалежного розслідування

Джерело: Tom’s Hardware

Favbet Tech – це ІТ-компанія зі 100% украі‌нською ДНК, що створює досконалі сервіси для iGaming і Betting з використанням передових технологіи‌ та надає доступ до них. Favbet Tech розробляє інноваційне програмне забезпечення через складну багатокомпонентну платформу, яка здатна витримувати величезні навантаження та створювати унікальний досвід для гравців.