이 작업의 작성자는 주요 수술실에서 다양한 화상 회의 애플리케이션을 테스트했습니다.
대부분의 경우 자신을 음소거해도 해당 앱은 여전히 마이크의 데이터에 액세스할 수 있는 것으로 나타났습니다.
카셈 파와즈(Kassem Fawaz) UW 교수
UW 교수의 형제인 Kassem Fawaza는 마이크를 끈 채 화상 회의를 하다가 마이크 표시등이 켜져 있음을 발견했습니다. 이것은 마이크에 액세스했음을 의미합니다.
그 후 Fawaz와 Yang은 동료들과 함께시카고 대학은 화상 회의에서 마이크가 음소거되면 어떻게 되는지 알아보기 위해 보다 공식적인 연구를 수행했습니다. 저자들은 많은 인기 있는 애플리케이션에서 음소거 버튼이 어떻게 작동하는지 연구했습니다. 그들은 어떤 유형의 데이터가 수집되고 여기에 개인 정보가 포함될 수 있는지 확인하기를 원했습니다. 그들은 이진 분석 도구를 사용하여 인기 있는 화상 회의 응용 프로그램에서 원시 오디오를 추적했습니다. 오디오가 음소거된 동안에도 응용 프로그램에서 컴퓨터의 오디오 드라이버로 오디오가 전송된 다음 네트워크로 전송되었습니다.
그들은 그들이 테스트한 모든 것이응용 프로그램은 마이크가 작동하지 않는 경우에도 원시 오디오 데이터를 수집하는 경우가 있습니다. 마이크 음소거 여부에 관계없이 정보를 수집하고 동일한 속도로 서버에 데이터를 전송하는 인기 있는 응용 프로그램도 있었습니다.
저자는 기계 학습 알고리즘을 사용하여사람의 행동을 소리로만 분류하도록 신경망을 훈련했습니다. 그들은 6가지 전형적인 배경 활동을 선택했습니다: 요리, 식사, 음악 듣기, 타이핑, 청소. 결과적으로 신경망은 평균 정확도 82%로 백그라운드 활동을 식별할 수 있었습니다.
저자는 이 상황이 심각한 개인 정보 보호 문제를 야기한다고 말했습니다.
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