Recentemente, mostramos aqui no Engenharia 360 sobre os pesquisadores que hackearam veículos elétricos para mostrar falhas de segurança. Com um objetivo semelhante, outros pesquisadores mostraram que os robôs domésticos (como o aspirador de pó robô) podem sofrer ataques e ouvir o ambiente ao seu redor.
Para fazer isso, eles coletaram informações do sistema de navegação de um robô e usaram técnicas de processamento de sinais e deep learning não só para entender a fala, mas também identificar programas de televisão, por exemplo, em execução no mesmo ambiente que o dispositivo. A pesquisa conseguiu mostrar que qualquer dispositivo usando a tecnologia de detecção e alcance de luz (chamada LiDAR, do inglês Light Detection And Ranging) é suscetível a manipulação para coleta de som, mesmo que ele não possua microfone.
Os pesquisadores adaptaram o sistema de navegação baseado em laser em um robô (à direita) para captar vibrações sonoras e capturar a fala humana ricocheteando em objetos. Imagem Sriram Sami | Via University of Maryland
Como um morcego, o sistema LiDAR lança um feixe de laser no ambiente e recebe o retorno para mapear o local e, assim, evitar esbarrar em objetos. Isso permite um movimento mais fluido pela local.
A ideia da pesquisa surgiu quando a equipe começou a se perguntar se os robôs seriam capazes de gravar a voz dos usuários, uma vez que esses eles podem violar privacidade ao gravar os mapas das casas na nuvem (o qual pode ser usado por anunciantes). Para comprovar, primeiro os pesquisadores hackearam um robô aspirador de pó para controlar a posição do feixe de laser, recebendo os dados sem interferir nos movimentos.
Em seguida, eles fizeram testes com duas fontes de som: uma voz humana recitando números e um áudio de diferentes programas reproduzidos na televisão. O sinal de laser foi detectado pelo sistema de navegação do aspirador quando ele ricocheteou em objetos colocados perto da fonte de som.
Os sinais recebidos foram passados para algoritmos de deep learning treinados para corresponder a vozes humanas ou identificar sequências musicais dos programas de televisão. O sistema, que recebeu o nome de LidarPhone, foi capaz de identificar o que era falado e os programas de televisão com 90% de precisão.
Algoritmos de deep learning foram capazes de interpretar ondas sonoras dispersas, como as capturadas por um robô, para identificar números e sequências musicais. Imagem Sriram Sami | Via University of Maryland