HDMI数据线的电磁辐射，会把一些显示信号泄露到周围空气中。本来也没什么，但是结合AI就可逆向得到原始画面内容。
来自乌拉圭共和国大学工程学院的团队提出了一种### 端到端模型，专注于文本恢复，能将泄露信号（如HDMI）的字符错误率（CER）降至30%左右。
要知道，与模拟信号（如VGA）相比，数字信号（如HDMI）更难恢复，因为10位编码导致带宽增大和信号与像素强度之间的非线性映射。
而降至这一水平，原文内容基本也能解密了。
为了更直观，咱们来看团队演示的其中一种攻击方法。
简单提示，团队### 用天线拦截HDMI电磁信号，然后用AI尝试"复原"原始数据。
用上了AI模型
具体咋做到的呢？相关研究论文已发在arXiv上。
首先，团队使用### 天线来捕捉由HDMI电缆和连接器发出的电磁波。
接下来，使用SDR（软件定义无线电）设备接收这些电磁信号，并将它们转换成数字形式的样本，这些样本包含了原始视频信号的信息，但同时也可能包含噪声和失真。
然后，利用### gr-temest这样的软件工具，对SDR捕获的信号进行进一步的处理，以提取出图像数据。
这个步骤可能会包括滤波、采样率调整等操作，目的是尽可能地恢复图像的原始形态。
最后，将经过上述步骤处理得到的信号输入到一个### AI模型中，这个模型可以识别和增强图像中的关键特征，从而提高图像的清晰度和可读性。
概括而言，整个过程包括捕获电磁信号、使用开源软件处理电磁信号，使用端到端模型进一步处理等。
可以看到，这项研究的### 关键提升在于最后利用了深度学习技术。
团队使用了### 深度残差UNet（DRUNet），这是一种具有编码器-解码器结构的卷积神经网络，适用于图像恢复任务。
通过优化网络结构和训练过程，DRUNet能够显著提高图像恢复的质量，特别是在文本的可读性方面。
错误率下降约60%
那么，这一端到端模型具体表现如何呢？
为了测试，他们构建了一个包含约3500个样本的### 数据集，其中大约1300个是真实捕获的信号，其余为模拟信号。
真实样本是通过实验设置获得的，模拟样本则是使用基于分析模型的GNU Radio模拟器生成的，这些样本被用来训练和评估模型。
研究显示，在真实数据集上，使用复数样本的Pure Model在所有评估指标（PSNR、SSIM、CER）上均展现出### 最佳性能。
具体而言，使用原始图像幅度的传统gr-tempest方法在真实数据集上的CER### 超过90%，而Pure Model（使用复数样本）的CER### 降至35.3%。
同时，在合成数据上训练的模型在真实数据上可能会遇到性能下降的问题。
不过，### 通过模型微调（Fine-Tuning），即使只用### 10%的真实样本，也能达到与使用全部真实样本训练的Pure Model相近的性能。
为了验证鲁棒性，模型采用了不同采样率和显示器分辨率，结果表明### 部分配置变化可能导致性能显著下降。
虽然团队用新模型大大提高了HDMI"破解率"，但为了预防风险，团队最后也提出了### 相应对策。
通过在显示器图像上### 添加低级噪声或使用背景渐变，可以有效降低成功率。
目前相关研究和数据集已开源，感兴趣可以进一步阅读论文。
参考链接：