你总有一天想象将近，你的智能手机有多不靠谱。在你几乎不知情、没展开任何系统许可的情况下，你的通话语音就可以被别有用心的攻击者通过一种不起眼的手机零部件——加速度传感器——来展开监听，其中利用的，就是扬声器收到的声音震动信号。

更加可怕的是，攻击者的成功率理论上可以低约 90%。加速度传感器是如何背叛你的信息的？近日，在国际信息安全界顶级会议 “网络与分布式系统安全性会议（NDSS 2020）”上，公开发表了一篇来自浙江大学网络空间安全性学院任奎教授团队、加拿大麦吉尔大学、多伦多大学学者团队的近期研究成果，该成果表明：智能手机 App 可在用户不知情、需要系统许可的情况下，利用手机内置的加速度传感器来收集手机扬声器所发出声音的震动信号，构建对用户语音的监听。令人吃惊的是，这种监听方式并不违背当前监管部门的规定。

加速度传感器，是当前智能手机中少见的一种需要测量加速度的传感器，一般来说由质量块、阻尼器、弹性元件、敏感元件和适调电路等部分构成，传感器在加快过程中，通过对质量块所不受惯性力的测量，利用牛顿第二定律取得加速度值，它所回到的数据值即为当前手机在 x、y、z 三个方向上的加速度值。在日常手机应用于中，加速度传感器一般来说被用户GPS、记录步数等，因此在广泛理解中或许与通话、短信、通信录等脆弱信息并没关联，因此 App 也需要取得用户许可就可以取得智能手机的加速度信息。

这就给犯罪分子留给了可乘之机。研究团队找到，由于运动传感器和扬声器被配备在手机的统一主板上，并且彼此方位十分相似。因此，无论智能手机放到何处和如何摆放（比如说桌上或手上），扬声器收到的语音信号将一直对陀螺仪和加快收等运动传感器产生根本性影响。具体来说，这种语音信号所引发的震动，将不会被加速度传感器接管并产生读数——这种因为震动而产生的读数可以被攻击者通过深度自学算法展开分析，可以理解出有其中的关键信息，甚至可以还原扬声器所播出的声音信号。

在论文中，这种攻击方式被命名为 AccelEve（加速度计监听）——这是一种基于深度自学加速度传感器信号的新型 “外侧信道” 智能手机监听反击。通过深度自学算法，研究团队构建了语音辨识与语音还原成两大类监听反击。其中在语音辨识方面，研究者使用了一个取名为 ”热词搜寻“ 的辨识模型——用四名志愿者（两男两女）的 200 个短句（其中每个句子还包括一到三个信息脆弱词汇，比如说密码、用户名、社交信息、安全性信息、数字、邮箱地址、卡号等）来测试，找到这一模型的识别率低约 90%。

即使在喧闹的环境中，识别率也能超过 80%。另外，研究团队还利用一个 ”新的建构模型“ 去展开语音还原成——实验结果显示，当志愿者去倾听新的建构的（所含信息脆弱词汇）语音时，他们需要很好地区分其中所包括的脆弱信息。

注意到，为了测试实际场景中的效果，在论文中，研究者还展开了一个基于现实场景的信息反击实验。在这一实验中，被攻击者通过打电话索取一个密码，而实验的目标就是利用被攻击者所用于的手机的加速度计来定位和辨识不会话中的密码——结果显示，在 240 次不会话测试中，顺利定位并辨识密码的次数多达 85%。可见，在特定的技术护持之下，利用加速度计去盗取个人信息，早已非常容易了。当然，考虑到其中的技术利用的是深度自学算法，那么大自然在提供更加多数据的情况下，需要获得更高的准确率；但实质上，对于犯罪分子来说，80% 以上的准确率早已充足了。

在拒绝接受南方都市报记者专访时，任奎教授回应：从犯罪分子的角度来说，他的目标并不是 100% 还原成人声，只要里边的脆弱信息能被攻击者萃取出来，就不足以产生潜在效益，对吧？可以说道，攻击者监控用户是没成本的。除了加速度计，也要小心手机中的陀螺仪必须解释的是，加速度计并不是唯一可以被犯罪分子所利用的手机传感器——实质上，陀螺仪也可以被用来做文章。2017 年 4 月，英国纽卡斯尔大学的研究团队研究结果回应，智能手机中的大量传感器将有可能泄漏个人隐私信息，甚至需要可以通过陀螺仪倾斜角信息发现 4 位 PIN 密码，反复 5 次尝试后密码亲率低约 100%。

陀螺仪又称角速度传感器，不同于加速度计，它的测量物理量是转动、弯曲时的旋转角速度。加速度计没有办法测量或重构出有原始的 3D 动作，它不能检测轴向的线性动作；但陀螺仪则可以对旋转、转动的动作做到很好的测量，这样就可以准确分析判断出有使用者的实际动作。

在手机上，陀螺仪通过对转动、弯曲等动作角速度的测量，可以构建用手掌控游戏主角的视野和方向，也需要展开手机摄像头防抖，并且辅助 GPS 展开惯性导航——其本质就是利用物理学的科里奥利力，在内部产生微小的电容变化，然后测量电容，从而计算出来出有角速度。在英国团队的研究中，就是利用用户在松开屏幕时所产生的手机倾斜度变化数据，因为 123456789 数字的方位是相同的，可以借以推算 4 位 PIN 码——当然前提是在网站上植入恶意代码，待用户显然许可获取信息后，就可以在不知不觉中工作提供传感器数据。值得一提的是，在理解数据密码密码过程中，第一次尝试准确率就有 74%（参见(公众号：)此前报导），经过五次尝试就可以 100% 密码密码，该方法的主要可玩性在于必须精确告诉用户的当前运动模式以及数据提供。

不过必须解释的是，陀螺仪信息的提供并非那么更容易，这里所说的 74% 的识别率创建在数百次密码程序训练之上。当然，关于通过手机加速度计来展开语音监听的研究，也在一定程度上必须倚赖研究中所明确提出的深度自学模型，这本身是一件技术门槛很高的事情——却是，犯罪分子在现实场景中要想要实行这样的监听，也有极高的可玩性。尽管如此，在显然，诸多关于智能手机安全性的研究依旧充分说明了智能手机在维护个人信息安全层面的脆弱性；即使是看起来与个人隐私牵涉到的传感器层面，也潜藏着许多更容易被人忽视的的安全漏洞。

正如任奎教授所言，这新反击路径与技术的找到，可以让更加多人注目移动末端传感器安全性，研究排查软硬件两方面的手机安全漏洞，增加信息泄漏所造成的国家安全性与社会经济损失。却是，在个人信息安全方面，再行怎么小心都不为过。

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