在數字時代，隱私保護的重要性日益凸顯，但你可能沒想到，就連HDMI數據線的電磁輻射也可能成爲泄露信息的渠道。最近，烏拉圭共和國大學工程學院的一支研究團隊，通過AI技術，成功實現了從HDMI數據線泄露的電磁信號中恢復原始畫面內容的壯舉。

這項研究的核心是一種端到端的AI模型，專注於文本恢復，能夠將HDMI信號的字符錯誤率降低至大約30%。這聽起來可能有些抽象，但想象一下，最右邊是你的電腦屏幕顯示的內容，而中間則是AI模型最終輸出的結果，你就能體會到這項技術的震撼力。

我們知道，與模擬信號相比，數字信號如HDMI更難恢復，因爲10位編碼導致帶寬增大和信號與像素強度之間的非線性映射。然而，這項技術的出現，讓原本難以捉摸的電磁波變得可以解碼。

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研究團隊首先使用天線捕捉由HDMI電纜和連接器發出的電磁波，然後通過軟件定義無線電（SDR）設備接收這些信號，並將其轉換成數字樣本。接下來，利用軟件工具對信號進行處理，提取圖像數據，最後輸入到AI模型中進行圖像識別和增強。

關鍵在於，他們使用了深度殘差UNet（DRUNet），這是一種編碼器-解碼器結構的卷積神經網絡，特別適合圖像恢復任務。通過優化網絡結構和訓練過程，DRUNet顯著提升了圖像恢復的質量，尤其是在文本的可讀性方面。

爲了驗證這項技術，團隊構建了一個包含約3500個樣本的數據集進行測試。結果顯示，在真實數據集上，使用複數樣本的模型在多個評估指標上均展現出最佳性能。傳統方法在真實數據集上的字符錯誤率超過90%，而他們的模型能將這一數字降至35.3%。

這項研究不僅展示了AI在信息安全領域的應用潛力，同時也提醒我們，即使是看似安全的HDMI連接，也可能存在被竊取信息的風險。不過，研究團隊也提出了預防措施，比如在顯示器圖像上添加低級噪聲或使用背景漸變，可以有效降低電磁泄露的成功率。

項目地址:https://github.com/emidan19/deep-tempest

論文地址:https://arxiv.org/pdf/2407.09717