Votre aspirateur pourrait-il vous écouter? Des chercheurs ont piraté un aspirateur robotique pour enregistrer la parole et la musique à distance –

Les chercheurs – dont Nirupam Roy, professeur adjoint au département d’informatique de l’Université du Maryland – ont collecté des informations à partir du système de navigation laser d’un robot aspirateur populaire et ont appliqué des techniques de traitement du signal et d’apprentissage en profondeur pour récupérer la parole et identifier la télévision. programmes lus dans la même pièce que l’appareil.

La recherche démontre le potentiel de tout appareil utilisant la technologie de détection et de télémétrie de lumière (Lidar) d’être manipulé pour collecter le son, même s’il n’a pas de microphone. Ce travail, qui est une collaboration avec le professeur assistant Jun Han de l’Université de Singapour, a été présenté à la conférence de l’Association for Computing Machinery sur les systèmes de capteurs en réseau embarqués (SenSys 2020) le 18 novembre 2020.

«Nous accueillons ces appareils chez nous, et nous n’y pensons pas», a déclaré Roy, qui détient un rendez-vous conjoint à l’Institut d’études avancées en informatique de l’Université du Maryland (UMIACS). “Mais nous avons montré que même si ces appareils n’ont pas de microphones, nous pouvons réutiliser les systèmes qu’ils utilisent pour la navigation pour espionner les conversations et potentiellement révéler des informations privées.”

Les systèmes de navigation Lidar des robots aspirateurs domestiques émettent un faisceau laser autour d’une pièce et détectent le reflet du laser lorsqu’il rebondit sur les objets à proximité. Le robot utilise les signaux réfléchis pour cartographier la pièce et éviter les collisions lorsqu’il se déplace dans la maison.

Les experts en confidentialité ont suggéré que les cartes créées par des robots à vide, qui sont souvent stockées dans le cloud, posent des violations potentielles de la confidentialité qui pourraient donner aux annonceurs l’accès à des informations sur des éléments tels que la taille de la maison, qui suggère le niveau de revenu, et d’autres informations liées au mode de vie. Roy et son équipe se sont demandé si le Lidar de ces robots pouvait également poser des risques de sécurité potentiels en tant que dispositifs d’enregistrement sonore dans les maisons ou les entreprises des utilisateurs.

Les ondes sonores font vibrer les objets, et ces vibrations provoquent de légères variations dans la lumière rebondissant sur un objet. Les microphones laser, utilisés dans l’espionnage depuis les années 1940, sont capables de reconvertir ces variations en ondes sonores. Mais les microphones laser reposent sur un faisceau laser ciblé se reflétant sur des surfaces très lisses, telles que des fenêtres en verre.

Un Lidar à vide, quant à lui, analyse l’environnement avec un laser et détecte la lumière renvoyée par des objets de forme et de densité irrégulières. Le signal diffusé reçu par le capteur du vide ne fournit qu’une fraction des informations nécessaires pour récupérer les ondes sonores. Les chercheurs ne savaient pas si le système Lidar d’un robot aspirateur pouvait être manipulé pour fonctionner comme un microphone et si le signal pouvait être interprété en signaux sonores significatifs.

Tout d’abord, les chercheurs ont piraté un robot aspirateur pour montrer qu’ils pouvaient contrôler la position du faisceau laser et envoyer les données détectées à leurs ordinateurs portables via Wi-Fi sans interférer avec la navigation de l’appareil.

Ensuite, ils ont mené des expériences avec deux sources sonores. Une source était une voix humaine récitant des nombres joués sur des haut-parleurs d’ordinateur et l’autre était l’audio d’une variété d’émissions de télévision jouées par une barre de son de télévision. Roy et ses collègues ont ensuite capturé le signal laser détecté par le système de navigation de l’aspirateur alors qu’il rebondissait sur une variété d’objets placés près de la source sonore. Les objets comprenaient une poubelle, une boîte en carton, un contenant à emporter et un sac en polypropylène – des articles qui pourraient normalement se trouver sur un sol typique.

Les chercheurs ont transmis les signaux qu’ils ont reçus grâce à des algorithmes d’apprentissage en profondeur qui ont été formés pour correspondre aux voix humaines ou pour identifier des séquences musicales d’émissions de télévision. Leur système informatique, qu’ils appellent LidarPhone, identifiait et faisait correspondre les numéros parlés avec une précision de 90%. Il a également identifié des émissions de télévision à partir d’une minute d’enregistrement avec une précision de plus de 90%.

“Ce type de menace est peut-être plus important que jamais, si l’on considère que nous commandons tous de la nourriture par téléphone et que nous nous réunissons par ordinateur, et que nous communiquons souvent nos informations de carte de crédit ou bancaires”, a déclaré Roy. “Mais ce qui est encore plus préoccupant pour moi, c’est que cela peut révéler beaucoup plus d’informations personnelles. Ce type d’informations peut vous renseigner sur mon style de vie, le nombre d’heures que je travaille, d’autres choses que je fais. Et ce que nous regardons à la télévision peut révéler nos orientations politiques. C’est crucial pour quelqu’un qui pourrait vouloir manipuler les élections politiques ou me cibler des messages très spécifiques. “

Les chercheurs soulignent que les aspirateurs ne sont qu’un exemple de vulnérabilité potentielle à l’espionnage basé sur Lidar. De nombreux autres appareils pourraient être exposés à des attaques similaires telles que les capteurs infrarouges de smartphone utilisés pour la reconnaissance faciale ou les capteurs infrarouges passifs utilisés pour la détection de mouvement.

«Je pense que c’est un travail important qui sensibilisera les fabricants à ces possibilités et incitera la communauté de la sécurité et de la confidentialité à proposer des solutions pour empêcher ce type d’attaques», a déclaré Roy.

Cette recherche a été partiellement financée par une subvention du Fonds de recherche universitaire du ministère de l’Éducation de Singapour, niveau 1 (prix n ° R-252-000-A26-133).

Le document de recherche, Spying with Your Robot Vacuum Cleaner: Eavesdropping via Lidar Sensors, Sriram Sami, Yimin Dai, Sean Rui Xiang Tan, Nirupam Roy et Jun Han, a été présenté le 18 novembre 2020 à l’Association for Computing Machinery, SenSys 2020 .