Cómo la IA lee texto a través de la radiación electromagnética de los cables HDMI

El nuevo enfoque resuelve un obstáculo de larga data en la captura de señales de video digital, consideradas demasiado complejas para reconstruirlas de manera confiable debido a su codificación de 10 bits y propiedades no lineales. Por lo tanto, los investigadores plantearon el problema como una tarea inversa y desarrollaron un modelo de aprendizaje profundo basado en la arquitectura DRUNet. Este modelo convierte las señales electromagnéticas en una imagen visual. Otra ventaja importante del sistema es que no requiere mediciones físicas complejas para cada configuración, ya que utiliza análisis matemático y crea sus propios patrones de aprendizaje.

En comparación con los métodos anteriores, que presentaban una tasa de error de hasta el 90 %, el nuevo sistema la reduce a menos del 30 %. A pesar del notable progreso, los resultados distan mucho de ser perfectos, ya que el texto reconstruido aún contiene una cantidad considerable de errores. Esto limita actualmente la posibilidad de un uso malicioso directo en la práctica. La tecnología funciona con hardware de radio definido por software de uso común y una extensión para GNU Radio. Los investigadores también han puesto a disposición del público el código fuente y una base de datos de aproximadamente 7 gigabytes.

Este descubrimiento reabre sin duda el debate sobre la seguridad de las pantallas y la fuga de datos electromagnéticos. Para reducir el riesgo, los expertos recomiendan utilizar cables adecuados con mejor blindaje electromagnético, anillos de ferrita y carcasas con certificación especial. Los cables y pantallas comunes generalmente no ofrecen el mismo nivel de protección contra este tipo de interceptación.