Un equipo de investigadores de la Universidad Nacional de Singapur y la Universidad de Yonsei (Corea) ha desarrollado un método para detectar la activación de micrófonos ocultos en una computadora portátil. Para demostrar el funcionamiento del método, se montó un prototipo llamado TickTock basado en una placa Raspberry Pi 4, un amplificador y un transceptor programable (SDR), que permite detectar la activación de un micrófono por software malicioso o espía para escuchar la música. usuario. La técnica de detectar pasivamente si un micrófono está encendido es relevante porque, si en el caso de una cámara web el usuario puede bloquear la grabación simplemente cubriendo la cámara, entonces desactivar el micrófono incorporado es problemático y no está claro cuándo está activo y cuando no.
El método se basa en el hecho de que cuando el micrófono está funcionando, los circuitos que transmiten señales de reloj al convertidor analógico-digital comienzan a emitir una señal de fondo específica que puede detectarse y separarse del ruido causado por el funcionamiento de otros sistemas. Basándose en la presencia de radiación electromagnética específica del micrófono, se puede concluir que se está realizando una grabación.
El dispositivo requiere adaptación a diferentes modelos de portátiles, ya que la naturaleza de la señal emitida depende en gran medida del chip de sonido utilizado. Para determinar correctamente la actividad del micrófono, también fue necesario resolver el problema de filtrar el ruido de otros circuitos eléctricos y tener en cuenta el cambio de señal según la conexión.
Como resultado, los investigadores pudieron adaptar su dispositivo para detectar de manera confiable si el micrófono estaba encendido en 27 de los 30 modelos de portátiles probados fabricados por Lenovo, Fujitsu, Toshiba, Samsung, HP, Asus y Dell. Los tres dispositivos en los que el método no funcionó fueron los modelos Apple MacBook 2014, 2017 y 2019 (se supone que la fuga de señal no pudo detectarse debido a la carcasa protectora de aluminio y al uso de cables cortos y flexibles).
Los investigadores también intentaron adaptar el método a otras clases de dispositivos, como teléfonos inteligentes, tabletas, parlantes inteligentes y cámaras USB, pero la eficiencia fue notablemente menor: de 40 dispositivos probados, la detección se estableció solo en 21, lo que se explica por el uso de micrófonos analógicos en lugar de digitales, otros circuitos de conexión y conductores más cortos que emiten una señal electromagnética.
Fuente: opennet.ru