Comment l'IA lit le texte via le rayonnement électromagnétique des câbles HDMI

Cette nouvelle approche résout un problème de longue date lié à la capture de signaux vidéo numériques, jugés trop complexes pour être reconstruits de manière fiable en raison de leur encodage sur 10 bits et de leurs propriétés non linéaires. Les chercheurs ont donc formulé le problème comme une tâche inverse et développé un modèle d'apprentissage profond basé sur l'architecture DRUNet. Ce modèle reconvertit les signaux électromagnétiques en une image visuelle. Autre avantage important : le système ne nécessite pas de mesures physiques complexes pour chaque configuration, car il utilise l'analyse mathématique et crée ses propres modèles d'apprentissage.

Comparé aux méthodes précédentes, dont le taux d'erreur pouvait atteindre 90 %, le nouveau système le réduit à moins de 30 %. Malgré des progrès significatifs, les résultats sont loin d'être parfaits, car le texte reconstruit contient encore un nombre important d'erreurs. Ceci limite actuellement les possibilités d'utilisation malveillante directe. La technologie est compatible avec le matériel radio logiciel courant et une extension pour GNU Radio. Les chercheurs ont également mis à disposition le code source et une base de données d'environ 7 gigaoctets.

Cette découverte relance indubitablement le débat sur la sécurité des écrans et les fuites de données électromagnétiques. Pour réduire les risques, les experts recommandent l'utilisation de câbles adaptés, dotés d'un blindage électromagnétique renforcé, d'anneaux de ferrite et de boîtiers certifiés. Les câbles et écrans ordinaires n'offrent généralement pas le même niveau de protection contre ce type d'interception.