指尖上的隐形听觉：通过鼠标传感器的声学窃听
密码学与安全
2025-11-18 v2 声音
摘要
现代光学鼠标传感器凭借其高精度和高响应性，具有一个常被忽视的漏洞：可被用于侧信道攻击。本文引入了Mic-E-Mouse，首个针对高性能光学鼠标传感器的侧信道攻击。我们演示了音频信号可引起的微小表面振动，鼠标的光学传感器能够探测到这些振动。值得注意的是，用户空间软件在流行操作系统上可以收集并广播这一敏感侧信道，使攻击者无需获取直接系统权限即可获取原始鼠标数据。最初，从鼠标数据中提取的振动信号质量较差，由于非均匀抽样、非线性频率响应和显著量化。为克服这些限制，Mic-E-Mouse采用一种精细的端到端数据过滤管道，结合韦恩滤波、抽样校正以及一种创新的仅编码器的 spectrogram 神经网络过滤技术。我们在包括说话音量、鼠标采样率和DPI、表面材料、说话语言以及环境噪声等多种条件下评估了该攻击的有效性。在受控环境下，Mic-E-Mouse可实现语音重建信噪比提升最高可达+19 dB。此外，我们的结果显示，在AudioMNIST和VCTK数据集上，语音识别准确率约为42%至61%。我们的所有代码和数据集均公开于https://sites.google.com/view/mic-e-mouse。
引用
@article{arxiv.2509.13581,
title = {Invisible Ears at Your Fingertips: Acoustic Eavesdropping via Mouse Sensors},
author = {Mohamad Fakih and Rahul Dharmaji and Youssef Mahmoud and Halima Bouzidi and Mohammad Abdullah Al Faruque},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.13581},
year = {2025}
}
备注
Appearing in the Annual Computer Security Applications Conference (ACSAC 2025)