과학자들이 레이저를 사용하여 시리, 알렉사, 구글 홈을 해킹하는 데 성공했습니다.

연구원들이 시리, 알렉사 및 구글 홈에 레이저를 비춰 해킹했습니다.

미시간 대학과 애머스트 대학의 연구팀이 음성 제어 시스템 Siri, Alexa 및 Google Home의 잠재적 약점을 발견했습니다. 과학자들은 레이저 빔을 쏘는 것만으로 이러한 장치를 해킹하는 데 성공했습니다.

연구진은 유리창이나 심지어 벽을 통해서도 음성 제어 장치를 제어할 수 있는 ‘벽을 통한 음성 지원’이라는 효과를 사용했습니다. 실험을 진행하는 동안 과학자들은 Siri, Alexa 및 Google Home을 해킹하여 이러한 장치를 완전히 제어할 수 있었습니다.

기본 아이디어는 레이저를 사용하여 기기에 내장된 마이크와 상호 작용하는 것입니다. 레이저 빔이 마이크에 닿으면 진동하고 마이크가 음성 명령으로 해석하는 음파를 생성합니다.

공격자는 이 해킹 기술을 사용하여 가정과 사무실의 음성 제어 장치를 제어할 수 있습니다. 연구원들은 이 취약점을 시리, 알렉사, 구글 홈 개발자에게 보고했으며, 개발자들은 이미 문제 해결에 착수했습니다. 하지만 이번 사건을 통해 개인 디바이스를 보호하고 추가 보안 기능을 구현하는 것이 얼마나 중요한지 다시 한 번 깨닫게 됩니다.

과학자들이 레이저 빔으로 시리, 알렉사, 구글 홈 음성 비서를 해킹했습니다.

미국 미시간 대학교와 영국 엑서터 대학교의 연구팀은 공격자가 특수 레이저 빔을 사용하여 장치를 원격으로 제어할 수 있는 음성 어시스턴트 Siri, Alexa 및 Google Home의 취약점을 발견했습니다.

과학자들은 레이저를 사용하여 음성 비서의 마이크와 상호 작용하는 일련의 실험을 수행했습니다. 그 결과 레이저 빔이 조준하는 빛의 강도를 변경하면 장치에서 예기치 않은 원치 않는 반응이 발생할 수 있다는 사실을 발견했습니다.

연구진은 이러한 취약점을 통해 최대 110미터 떨어진 음성 비서를 해킹할 수 있음을 보여주었습니다. 고의적인 사용자 행동이나 실내의 눈에 띄는 변화가 필요하지 않습니다. 공격자는 개인의 사적인 영역에 침투하여 개인 데이터에 액세스할 수 있습니다.

이 취약점은 음성 어시스턴트 마이크가 빛의 세기 변화에 반응하여 장치까지의 거리를 파악하고 레이저 빔을 변조하여 음성 어시스턴트를 제어하기 위한 명령을 전송할 수 있다는 사실에 있습니다.

연구진은 광학 필터 사용, 음성 명령을 감지하는 알고리즘 수정, 잠재적 위험을 인식하도록 사용자 교육 등 이러한 공격으로부터 보호하기 위한 여러 가지 조치를 제안했습니다.

이러한 연구 결과는 음성 어시스턴트 보안의 중요성과 잠재적인 공격을 방지하고 사용자의 개인 정보를 보호하기 위해 지속적으로 방어 메커니즘을 개선해야 할 필요성을 강조합니다.

새롭게 개선된 해킹 방법

연구원들이 Siri, Alexa, Google Home과 같은 스마트 비서를 해킹하는 새롭고 개선된 방법을 개발했다고 보고했습니다. 이 방법은 레이저를 사용하여 사용자의 개인 정보에 눈에 띄지 않게 액세스 할 수 있습니다.

이전에도 과학자들은 멀웨어를 사용하거나 고주파 오디오 녹음을 재생하여 음성 비서를 해킹할 수 있다는 사실을 이미 입증한 바 있습니다. 그러나 새로운 해킹 방법은 더 정교하고 은밀한 기법으로 탐지 및 예방이 더 어렵습니다.

연구진은 스마트 비서의 마이크를 레이저로 비추면 미세한 진동이 발생하는데, 이를 특수 장비로 녹음하고 분석할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이를 통해 공격자는 스마트 비서가 전송하는 대화 및 명령에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.

새로운 해킹 방법의 기본 원리는 레이저 빔이 마이크가 초점을 맞추는 표면에 방향성 충격을 가하는 것입니다. 레이저 빔이 마이크에 닿으면 공기의 가열과 팽창으로 인한 미세한 진동이 발생합니다. 이러한 진동을 감지하여 스마트 어시스턴트가 전송하는 정보가 포함된 아날로그 신호로 변환할 수 있습니다.

과학자들은 이러한 개선된 해킹 방법으로부터 보호하기 위한 조치를 취해야 한다고 경고합니다. 그들은 레이저 광선을 흡수 할 수있는 마이크에 특수 보호 커버를 사용하고 이러한 노출을 감지하고 차단하는 알고리즘을 구현할 것을 권장합니다.

기술적 조치 외에도 사용자는 개인정보 보안에 더욱 주의를 기울이고 스마트 비서의 이용 약관을 모니터링해야 합니다. 여기에는 오디오 데이터 수집 제한, 복잡한 비밀번호 사용, 정기적인 소프트웨어 업데이트 등이 포함됩니다.

연구원들은 새로운 보안 방법을 개발하기 위해 지속적으로 노력하고 있으며, 스마트 비서 제조업체와 협력하여 확인된 취약점을 해결하고 있습니다.

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보안 취약점

가장 인기 있는 음성 어시스턴트 세 가지인 Apple의 Siri, Amazon의 Alexa, Google의 Google Home이 모두 과학자들이 레이저를 사용하여 해킹할 수 있었으며, 이러한 시스템의 보안에 대한 우려가 제기되고 있습니다.

전자 및 정보 기술 보안 센터와 미시간 대학의 연구원들은 모바일 앱을 통해 간단하고 저렴한 해킹으로 자외선 레이저를 통해 음성 비서를 표적으로 삼을 수 있다는 사실을 발견했습니다.

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연구진은 레이저를 사용하여 창문이나 문을 통해 음성 어시스턴트의 마이크를 겨냥했습니다. 레이저는 오디오 마이크를 처리하고 전기 신호를 생성하여 어시스턴트에게 보냈습니다.

음성 비서의 보안 취약점으로 인해 가장 진보된 기술도 공격자의 기발한 아이디어로부터 자유롭지 않다는 것이 분명해졌습니다. 소비자 디바이스조차도 공격에 취약할 수 있으며, 정보에 무단으로 액세스하는 빠르고 효과적인 방법을 사용할 수 있습니다.

따라서 개발자는 보안에 더 많은 관심을 기울이고 해킹에 대한 제품의 보안 수준을 확인해야합니다. 또한 음성 어시스턴트 사용자는 이러한 시스템을 사용할 때 주의를 기울이고 추가 보안 조치를 제공할 수 있습니다.

음성 비서는 편리함에도 불구하고 해킹 및 무단 액세스로부터 사용자의 개인 정보를 보호하기 위해 높은 수준의 보안을 제공해야 합니다.

사용자에 대한 잠재적 위협

시리, 알렉사, 구글 홈과 같은 디지털 비서의 레이저 해킹은 사용자에게 심각한 위협이 됩니다. 레이저 빔을 사용하여 장치를 제어하고 액세스하는 기능은 공격자가 다양하고 교활한 목적으로 사용할 수 있습니다.

다음은 사용자가 직면할 수 있는 몇 가지 잠재적 위협입니다:

**개인 정보 탈취: 공격자는 레이저를 사용하여 디지털 비서를 해킹하고 연락처, 일정, 금융 데이터 등과 같은 사용자의 개인 정보에 액세스할 수 있습니다.
물리적 보안 위협: 공격자는 레이저를 사용하여 디지털 어시스턴트를 방해하고 물리적 보안 문제를 일으킬 수 있습니다. 예를 들어, 문을 열거나 특정 장치를 켜거나 끄고 비상 정전을 일으킬 수 있습니다.
**스마트 홈 장치 조작: 디지털 어시스턴트는 보안 시스템, 스마트 잠금 장치, 조명 등과 같은 스마트 홈 장치에 연결되는 경우가 많습니다. 디지털 어시스턴트를 해킹하면 침입자가 스마트 홈 장치에 액세스하고 조작할 수 있으며, 이는 주택 침입 또는 시스템의 부적절한 제어로 이어질 수 있습니다.

이러한 잠재적 위협을 고려할 때 사용자는 개인 정보 및 보안을 보호하기 위한 추가 조치를 취해야 합니다. 제조업체의 소프트웨어 업데이트를 최신 상태로 유지하고, 디지털 비서에 비밀번호를 설정하고, 안전한 장소에 배치하고, 예기치 않은 활성화나 비정상적인 기기 동작에 주의를 기울이는 것이 중요합니다.

음성 어시스턴트 보안을 개선하기 위한 제안 사항

과학자들이 레이저로 시리, 알렉사, 구글 홈 음성 비서를 해킹하는 데 성공한 후 더 나은 데이터 보호 시스템이 필요하다는 것이 분명해졌습니다. 다음은 음성 어시스턴트의 보안을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 제안 사항입니다:

**인증 강화: 음성 어시스턴트로 작업할 때는 개인 데이터에 대한 무단 액세스를 방지하기 위해 더 강력한 인증을 구현해야 합니다. 예를 들어, 생체 인식(지문, 얼굴 인식)을 사용하면 사용자를 더 강력하게 식별할 수 있습니다.
**물리적 보안 강화: 음성 어시스턴트가 레이저 해킹을 당하는 것을 방지하려면 기기의 물리적 보안을 강화해야 합니다. 예를 들어, 모션 센서 또는 광 센서와 같은 추가 보안 계층을 추가하여 누군가가 레이저 장치를 사용하여 공격하려는 시도를 감지할 수 있습니다.
**소프트웨어 업데이트: 음성 비서 제조업체는 새로운 취약점을 수정하고 보안을 개선하기 위해 정기적으로 소프트웨어 업데이트를 출시해야 합니다. 사용자는 정기적으로 업데이트를 확인하고 가능한 한 빨리 설치해야 합니다.
머신 러닝 모델 학습: 음성 어시스턴트는 레이저 펄스를 포함한 다양한 유형의 입력 신호에 대해 학습할 수 있는 머신 러닝 모델을 기반으로 합니다. 제조업체는 모델이 이러한 공격에 저항력을 갖추고 실제 음성 명령과 레이저 펄스를 구분할 수 있도록 모델을 훈련시켜야 합니다.
**잠재적 공격에 대한 경고 기능 개선: 음성 비서는 사용자에게 잠재적 공격을 경고하는 메커니즘을 갖추고 있어야 합니다. 여기에는 해킹 시도나 시스템에 대한 무단 액세스를 사용자에게 경고하는 청각적 또는 시각적 경고가 포함될 수 있습니다.

이러한 제안을 구현하면 음성 어시스턴트를 더 잘 보호하고 사용자 데이터의 보안을 개선하는 데 도움이 될 것입니다.