BBC Türkçe'de yer alan habere göre, bilgisayar uzmanları normalde mikrofonu olmayan bu robotları sinyal işleme ve derin öğrenme teknikleri kullanarak kayıt cihazına dönüştürdü.
şarkı söyler.
Dr. Nirupam Roy, "Bu cihazları hiçbir şey düşünmeden evimize getiriyoruz. Ancak çalışmalarımızla bu cihazların mikrofonları olmasa da navigasyon için kullanılan sistemleri başka bir amaca uyarlayabildiğimizi gösterdik ve bunları evde konuşmaları dinlemek için kullanın. " Bu cihazlarda kullanılan robot elektrikli süpürge. Bu teknolojide mesafe, sinyalin dönüşü ile ayrılışı arasındaki zaman farkına göre ölçülür. Uzmanlar, odalar için robot elektrikli süpürgelerin oluşturduğu haritaların genellikle bulut sistemlerinde saklandığını ve gizlilik ihlallerine açık olduğunu söylüyor.
Bazı uzmanlar, reklamcıların gelir seviyesinin bir göstergesi olarak evin büyüklüğü ve yaşam tarzı hakkında ipuçları verebilecek diğer bilgilere erişebileceklerini belirtiyor.
Ses dalgaları nesneleri titreştirir. Bu titreşimler nesneden yansıyan ışıkta küçük bir değişikliğe neden olur. Casuslukta 1940'lardan beri kullanılan lazer mikrofonlar bu varyasyonları tekrar ses dalgalarına dönüştürüyor. Lazer mikrofonların, lazer ışınını cam gibi birçok seviyeye yansıtması gerekir.
Robot elektrikli süpürgenin Lidar'ında, cihaz odayı lazer ile tarar ve düzensiz şekil ve yoğunluktaki nesnelerden geri yansıyan ışınları tespit eder. Bu nedenle araştırma kapsamında süpürgenin Lidar sisteminin mikrofon gibi çalışıp çalışmayacağı ve sinyali anlamlı ses sinyallerine dönüştürüp dönüştüremeyeceği incelenmiştir.
Araştırmacılar, lazer ışınının konumunu kontrol edebileceklerini ve tespit edilen verileri, cihazın navigasyonuna müdahale etmeden Wi-Fi aracılığıyla dizüstü bilgisayarlarına aktarabileceklerini gösteriyor. bir robot elektrikli süpürgeyi hackledi. Daha sonra iki ses kaynağı ile deneyler yapılmıştır.
Bunlardan birinde, bir kişinin tekrarladığı figürler bilgisayarın hoparlörü aracılığıyla odaya verilmiş, birinde televizyondan gelen sesler kullanılmıştır. Televizyon sesleri için tasarlanmış derin öğrenme algoritmalarından geçirildi.
Sistem, araştırmacı tarafından tekrarlanan sayıları yüzde 90 doğrulukla bildi.