突破！AI雷达3米外“偷听”电话，隐私边界何在？

在一项重新定义数字隐私边界的惊人进展中，宾夕法尼亚州立大学的研究人员公布了一项新型AI驱动雷达技术，该技术能够从三米（约10英尺）的距离远程截获并转录电话对话。这项被一些人称为“无线窃听”的突破，利用了常见的毫米波（mmWave）雷达传感器，对我们日常通信的安全性提出了紧迫的问题。

这项令人不安的创新的核心在于它能够检测到手机听筒在播放声音时发出的微小、难以察觉的振动。这些振动会渗透到整个设备中，形成独特的声学特征，并被雷达系统捕获。为了将这些“嘈杂的”雷达数据转化为可辨别的语音，由博士研究生Suryoday Basak和副教授Mahanth Gowda领导的宾州大学团队，巧妙地改编了OpenAI的Whisper语音识别模型。他们通过一种名为低秩适应的技术，仅重新训练了模型百分之一的参数，使其专门用于处理雷达衍生的信号。

目前，这项技术的迭代成果是，对于包含多达10,000个词汇的对话，其转录准确率约为60%。虽然这看起来可能有限，但研究人员将其与唇语阅读进行类比，唇语阅读通常只能捕捉到30-40%的词汇，但通过上下文线索仍能实现有意义的理解。这标志着他们2022年早期项目“mmSpy”的重大飞跃，后者只能在更近的距离以更高的准确率识别10个预定义的词语。

这项研究的意义远不止于学术好奇。所使用的毫米波雷达传感器并非异国情调的高科技组件；它们是越来越多消费技术中常见的类型，包括自动驾驶汽车、5G网络和运动探测器。这种广泛的可用性，加上小型化的潜力——研究人员表示，此类传感器可以嵌入到像笔这样无害的物体中——为个人隐私描绘了一幅令人担忧的图景。

宾州大学团队强调，他们的主要动机是提高公众对这些潜在隐私漏洞的认识，而不是为了便利非法监控。他们预见到未来恶意行为者可能会利用此类技术，这突显了在我们日益互联的世界中，加强隐私保护的紧迫性。这一发展属于“声学侧信道攻击”的更广泛范畴，该领域探索了看似无害的信号——例如按键声，甚至手机内部组件的振动——如何被利用来提取敏感信息。随着AI模型不断进步并变得更易获取，对话隐私的基本假设确实可能需要进行彻底的重新思考。