NUANCE：针对网络通信环境的近超声攻击
密码学与安全
2023-05-24 v2 机器学习
声音
音频与语音处理
摘要
本研究调查了一种利用近超声木马对Amazon Alexa语音服务的主要不可闻攻击向量，重点刻画攻击面并考察发出不可闻语音命令的实际影响。研究将各攻击向量映射到MITRE ATT&CK矩阵中的战术或技术，涵盖企业、移动与工业控制系统(ICS)框架。实验生成并测试了五十个近超声音频以评估攻击有效性，未处理命令成功率为100%，处理后命令总体成功率为58%。该系统性方法激发了此前未被涉及的攻击面，确保全面检测与攻击设计，同时将每个ATT&CK标识符与经测试防御方法配对，为快速响应选项提供攻击与防御战术。主要发现表明，该攻击方法采用单边带上振幅调制(SUSBAM)从可闻声源生成近超声音频，将语音命令转换至超出成人听觉的频率范围。通过消除下边带，设计在16–22 kHz中实现最低6 kHz且在转换后保持不可闻。研究调查了单设备同时触发多个动作或设备的“一对多”攻击面。此外，研究证明了不可闻信号的可逆性或解调，暗示潜在的告警方法以及嵌入如音频隐写般秘密消息的可能性。
引用
@article{arxiv.2305.10358,
title = {NUANCE: Near Ultrasound Attack On Networked Communication Environments},
author = {Forrest McKee and David Noever},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.10358},
year = {2023}
}