Uma equipe de pesquisadores da Universidade Nacional de Cingapura e da Universidade Yonsei (Coréia) desenvolveu um método para detectar a ativação de um microfone oculto em um laptop. Para demonstrar o funcionamento do método, foi montado um protótipo denominado TickTock baseado em uma placa Raspberry Pi 4, um amplificador e um transceptor programável (SDR), que permite detectar a ativação de um microfone por malware ou spyware para ouvir o do utilizador. A técnica de detectar passivamente se um microfone está ligado é relevante porque, se no caso de uma webcam o usuário pode bloquear a gravação simplesmente cobrindo a câmera, então desabilitar o microfone embutido é problemático e não está claro quando isso acontece. está ativo e quando não.
O método baseia-se no fato de que quando o microfone está em operação, os circuitos que transmitem sinais de clock ao conversor analógico-digital passam a emitir um sinal de fundo específico que pode ser detectado e separado do ruído causado pela operação de outros sistemas. Com base na presença de radiação eletromagnética específica do microfone, pode-se concluir que está sendo feita uma gravação.
O aparelho necessita de adaptação para diferentes modelos de notebook, já que a natureza do sinal emitido depende muito do chip de som utilizado. Para determinar corretamente a atividade do microfone, também foi necessário resolver o problema de filtrar o ruído de outros circuitos elétricos e levar em consideração a mudança de sinal dependendo da conexão.
Como resultado, os investigadores conseguiram adaptar o seu dispositivo para detectar de forma fiável se o microfone estava ligado em 27 dos 30 modelos de portáteis testados fabricados pela Lenovo, Fujitsu, Toshiba, Samsung, HP, Asus e Dell. Os três dispositivos nos quais o método não funcionou foram os modelos Apple MacBook 2014, 2017 e 2019 (presume-se que o vazamento de sinal não pôde ser detectado devido à blindagem da caixa de alumínio e ao uso de cabos flexíveis curtos).
Os pesquisadores também tentaram adaptar o método para outras classes de dispositivos, como smartphones, tablets, alto-falantes inteligentes e câmeras USB, mas a eficiência foi visivelmente menor - dos 40 dispositivos testados, a detecção foi estabelecida em apenas 21, o que é explicado por a utilização de microfones analógicos em vez de digitais, conexões de outros circuitos e condutores mais curtos que emitem sinal eletromagnético.
Fonte: opennet.ru