人工智能如何通過“唇讀”按鍵來竊取您的數據_區塊鏈

面部識別不是壞演員和政府可以使用計算機識別的唯一可怕的東西。如果AI可以觀看我們在觸摸屏手機上敲打的視頻并確切推斷出我們正在使用什么應用程序以及正在鍵入什么內容，該怎么辦？

現代計算機視覺技術具有使我們迷戀通常僅在電影中看到的那種技術超能力的能力。我們可以將視頻加載到AI系統中，并告訴它在低分辨率的幀上放大，并且通過少量的訓練和一些聰明的算法，我們就可以使其“增強”圖像。這就像魔術，只有更容易接近。

這聽起來可能并不十分邪惡，但是特斯拉在其駕駛員輔助功能中使用的相同技術可以用于多種用途。從癌癥檢測到計數照片中的大量物體，我們都會使用計算機視覺。

七國集團將在峰會期間討論生成式人工智能并制定治理計劃:金色財經報道，周三的一份公報草案顯示，七國集團（G7）數字部長將在本月晚些時候的一次會議上呼吁加快對生成式人工智能系統（如ChatGPT）的研究，因為此類工具的迅速擴散引起了人們對其對社會潛在影響的擔憂。根據該草案，從4月29日起，在群馬縣高崎市舉行的為期兩天的會談中，部長們旨在制定一項關于人工智能治理的行動計劃。由于日本政府還考慮在5月于廣島舉行的七國集團峰會上討論生成式人工智能，預計該議題也將在領導人的聯合聲明中被提及。[2023/4/20 14:14:59]

沒有什么可以阻止聰明的開發人員訓練AI系統來從擊鍵或手指移動推斷出文本的。這非常可怕，我們稍后將解釋原因。

聲音 | 工信部總經濟師王新哲：要加快推動人工智能和區塊鏈等技術的深度融合:11月30日，人工智能產業共同體青島會議在青島國際會議中心召開。工業和信息化部總經濟師王新哲在會上表示，堅持創新引領，著力突破關鍵核心技術。打造協同開放的創新平臺，建立開放、包容、多元的創新生態，加強人工智能相關理論、前沿技術和核心算法研究，突破關鍵核心技術。加快人工智能和5G、大數據、區塊鏈、工業互聯網、車聯網等新一代信息技術的深度融合，推動集成創新和融合應用。（人民網）[2019/11/30]

首先，值得一提的是，自2017年以來，計算機視覺已經取得了長足進步，當時Google的AI仍然犯了簡單的錯誤，例如將烏龜與步槍混淆。

動態 | 報告：人工智能和物聯網的發展促進了區塊鏈在供應鏈市場中的采用:據isbusinessintelligence報道，一份研究報告顯示：由于技術和基礎設施完善，區塊鏈技術在北美供應鏈市場中的應用處于全球領先地位；另外，亞太地區是區塊鏈技術在供應鏈市場增長最快的區域，特別是中國和印度。報告認為，人工智能和物聯網的發展也是促進區塊鏈在供應鏈市場中快速增長的主要因素。目前市場上的主要參與者包括：Blockchain Tech Ltd.，IBM Corporation，Microsoft Corporation，Coinbase，Abra.Inc.，Ripple，Earthport PLC，Deloitte.Inc.，Bitfury Group等。[2019/9/14]

當今的CV系統可以使用非常少量的數據做出令人難以置信的可靠推理。例如，研究人員證明了計算機能夠對用戶進行身份驗證，但僅基于AI的鍵入生物識別技術就可以了，心理學家已經開發了使用擊鍵分析的自動壓力檢測系統。

研究人員甚至在訓練AI來模仿人類打字，因此我們可以開發更好的工具來幫助我們進行拼寫，語法和其他交流技巧。總而言之，我們正在教AI系統從大多數人無法做到的手指運動中進行推斷。

可以想象存在一個能夠分析手指運動并將其解釋為文本的系統，這與唇讀器將嘴部運動轉換為單詞的方式幾乎沒有什么不同。

我們還沒有看到這樣的AI產品，但這并不意味著它還不存在。

那么可能發生的最壞情況是什么？

不久之前，在互聯網無處不在之前，“肩膀沖浪”是計算機安全至關重要的人們所面臨的最大威脅之一。基本上，竊取某人密碼的最簡單方法是看著他們鍵入密碼。

這就是為什么大多數密碼輸入屏幕都會在您鍵入密碼時將其隱藏的原因-您永遠不知道誰能看到您的屏幕。

大多數人都無法準確確定要按下的鍵或要在屏幕上點擊的數字。當我們知道自己在做什么并且我們的手眼協調能力很好時，我們的手指就會以驚人的速度快速移動。

但是，可以在這些微小的動作上訓練AI。有了足夠的數據，在AI世界中幾乎一切皆有可能。

從理論上講，這意味著對于具有足夠資源的開發人員來說，訓練可以在AI芯片上運行或連接到基于云的技術的模型應該相對簡單。

在前者的情況下，它將使世界上幾乎任何人都能夠“看到”其他人在他們的電話和鍵盤上點擊和鍵入的內容。

假設地說，這將使不良行為者能夠竊取密碼，ATMPIN和整個文檔。

而且，如果我們看一下后一種想法，即我們連接了基于云的基礎架構，那么我們就必須假設大型技術和政府都參與其中。例如，Google或NYPD獲得將任何攝像機變成按鍵檢測器的能力的想法似乎是可怕的。

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