谁在远处说了什么：通过毫米波感知窃听面对面交谈
声音
2025-12-11 v1
摘要
多方参与者的会议发生在各种领域，如商业谈判和医疗咨询，期间经常讨论商业秘密、商业策略和患者状况等敏感信息。之前的研究已证明，房间外的攻击者可以通过检测物体上微小的语音诱发振动来窃听会议内容。然而，这些窃听攻击无法区分多方会议中哪段语音内容来自哪个人，从而导致潜在的误解和决策失误。在本文中，我们回答了“谁说了什么”这一问题。通过利用无处不在的物体所引入的空间多样性，我们提出了一种攻击系统，使攻击者能够在无需先验知识（如身份、参与者数量或座位安排）的情况下远程窃听面对面会议。由于面对面会议中的参与者通常坐在不同位置，他们的语音会在附近物体上诱发不同的振动模式。为利用这一点，我们设计了一种抗噪的无监督方法，通过检测频域中的语音诱发振动差异来区分参与者。同时，探索了一种基于深度学习的框架来融合来自多个物体的信号以增强语音质量。我们通过大量实验验证了概念性攻击，包括语音分类和信号增强。实验结果表明，我们的攻击在会议室中多名参与者的情况下可实现高达 0.99 的语音分类准确率。同时，我们的攻击在所有真实场景中均表现出稳定的语音质量增强效果，包括雷达与物体之间的不同距离。
引用
@article{arxiv.2512.09285,
title = {Who Speaks What from Afar: Eavesdropping In-Person Conversations via mmWave Sensing},
author = {Shaoying Wang and Hansong Zhou and Yukun Yuan and Xiaonan Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.09285},
year = {2025}
}