デジタル時代において、プライバシー保護の重要性はますます高まっていますが、HDMIケーブルの電磁放射が情報漏洩の経路となる可能性があることは、意外かもしれません。最近、ウルグアイ共和国大学の工学部研究チームが、AI技術を用いて、HDMIケーブルから漏洩する電磁信号から元の画像内容を復元することに成功しました。

この研究の中核となるのは、テキスト復元に特化したエンドツーエンドのAIモデルです。このモデルは、HDMI信号の文字エラー率を約30％に低減できます。これは抽象的に聞こえるかもしれませんが、右側にパソコンの画面表示内容、中央にAIモデルの最終出力結果を想像すれば、この技術の衝撃が理解できるでしょう。

アナログ信号と比較して、HDMIなどのデジタル信号は、10ビット符号化による帯域幅の増加と信号と画素強度間の非線形マッピングのために、復元がより困難であることが知られています。しかし、この技術の出現により、これまで捉えにくかった電磁波を解読できるようになりました。

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研究チームはまず、アンテナを使用してHDMIケーブルとコネクタから発せられる電磁波を捕捉し、ソフトウェア無線（SDR）デバイスでこれらの信号を受信してデジタルサンプルに変換しました。次に、ソフトウェアツールを使用して信号を処理し、画像データを取り出し、最後にAIモデルに入力して画像認識と強調を行いました。

重要なのは、エンコーダー・デコーダー構造の畳み込みニューラルネットワークであるDeep Residual U-Net（DRUNet）を使用したことでしょう。これは画像復元タスクに特に適しています。ネットワーク構造とトレーニングプロセスの最適化により、DRUNetは画像復元の品質、特にテキストの可読性を大幅に向上させました。

この技術を検証するために、チームは約3500個のサンプルを含むデータセットを作成してテストを行いました。その結果、実データセットでは、複素サンプルを使用したモデルが複数の評価指標で最高の性能を示しました。従来の方法では実データセットでの文字エラー率が90％を超えていましたが、このモデルでは35.3％に低減できました。

この研究は、AIの情報セキュリティ分野における応用可能性を示しただけでなく、一見安全なHDMI接続でも情報窃取のリスクがあることを改めて認識させます。ただし、研究チームは、ディスプレイ画像に低レベルノイズを追加したり、背景にグラデーションを使用したりするなどの予防策を提案しており、これにより電磁漏洩の成功率を効果的に低下させることができます。

プロジェクトアドレス:https://github.com/emidan19/deep-tempest

論文アドレス:https://arxiv.org/pdf/2407.09717