ウルグアイのUniversidad de la Republica Montevideoに所属する研究者らは、HDMIケーブルから意図せずに放射される電磁波を傍受し、AIを使用して解読することでモニターに表示されている画像を再現する攻撃を提案した研究報告を発表した。
以前は、コンピュータと画面の接続はアナログだったが、現在はデジタル化され、HDMIケーブルを通じてバイナリデータが送信されている。デジタル信号はより複雑な形式でより多くのデータを運ぶため、傍受は容易でも解読は困難となっている。
まず、HDMIの信号特性を詳細に分析し、数学的モデルを構築している。このモデルにより、どの周波数で信号を捉えるべきかを決定し、また実際の装置を使わずにシミュレーションデータを生成することが可能となった。 深層学習モデルとしては、DRUNet（Deep Residual UNet）と呼ばれるCNNアーキテクチャを採用。このモデルは、入力された複素数値の配列から元の画像を推測するように訓練される。訓練データには実際のキャプチャーデータとシミュレーションデータの両方を使用している。攻撃の性能を測定するため、研究チームは復元された画像に対してテキストキャプチャーソフトウェアを使用し、結果のテキストを元の画面画像と比較した。その結果、従来の実装を大幅に上回り、平均文字誤り率を60％以上削減した。また、シミュレーションデータで事前訓練し、少量の実データで微調整（ファインチューニング）することで最高性能を達成している。
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