東北大学、京都大学、奈良先端科学技術大学院大学の研究者は、ノートPCの打鍵音から入力内容を復元するAIベースの音響サイドチャネル攻撃を開発したと、CyberInsiderがJuly 27, 2026に報じた。従来のキーボード音攻撃と異なり、この手法は被害者の特定キーボードで録音した音を事前学習する必要がなく、研究者が示した状況では実用性が高い。

攻撃に必要なのは音声へのアクセスだけで、マルウェア、特権アクセス、被害者の端末に関する事前知識は要らない。研究者は3つの攻撃シナリオを示した。公共の場で被害者の近くにスマートフォンを置く方法、共有机や壁に接触マイクを取り付けて振動を拾う方法、オンライン会議中に背景音として送られた打鍵音を復元する方法である。

システムは録音から個々の打鍵音を分離し、似た音をグループ化したうえで、トランスフォーマーベースの言語モデル（文脈を読む文字予測システム）を使い、最もあり得る文字列を推定する。研究者はフィードバック機構とLLMも加え、音響信号だけに頼らず、周辺の文脈を使って復号したテキストを反復的に改善した。

2019 MacBook Proの横にスマートフォンを置いた実験では、観測した打鍵が100〜150回だけで復元精度は99%を超えた。この技術はDell、HP、Lenovo、AppleのノートPCでも機能したが、一部モデルではより多くの打鍵取得が必要だった。同じ机上の接触マイク、または壁越しの接触マイクで約3メートル離れた振動を録音した場合、150〜250打鍵前後で精度が90%を超える例が多かった。Google Meet、Microsoft Teams、Zoomでの実験では、ノイズ抑制を無効にした会議音声から、数百打鍵後に高精度で入力テキストを復元できることが多かった。研究者は、ミュートしていない状態で機密情報を入力しないこと、ノイズ抑制を有効にすること、近くの録音機器に注意することを推奨した。

東北大学、京都大学、奈良先端科学技術大学院大学の研究者は、ノートPCの打鍵音から入力内容を復元するAIベースの音響サイドチャネル攻撃を開発したと、CyberInsiderがJuly 27, 2026に報じた。従来のキーボード音攻撃と異なり、この手法は被害者の特定キーボードで録音した音を事前学習する必要がなく、研究者が示した状況では実用性が高い。

攻撃に必要なのは音声へのアクセスだけで、マルウェア、特権アクセス、被害者の端末に関する事前知識は要らない。研究者は3つの攻撃シナリオを示した。公共の場で被害者の近くにスマートフォンを置く方法、共有机や壁に接触マイクを取り付けて振動を拾う方法、オンライン会議中に背景音として送られた打鍵音を復元する方法である。

システムは録音から個々の打鍵音を分離し、似た音をグループ化したうえで、トランスフォーマーベースの言語モデル（文脈を読む文字予測システム）を使い、最もあり得る文字列を推定する。研究者はフィードバック機構とLLMも加え、音響信号だけに頼らず、周辺の文脈を使って復号したテキストを反復的に改善した。

2019 MacBook Proの横にスマートフォンを置いた実験では、観測した打鍵が100〜150回だけで復元精度は99%を超えた。この技術はDell、HP、Lenovo、AppleのノートPCでも機能したが、一部モデルではより多くの打鍵取得が必要だった。同じ机上の接触マイク、または壁越しの接触マイクで約3メートル離れた振動を録音した場合、150〜250打鍵前後で精度が90%を超える例が多かった。Google Meet、Microsoft Teams、Zoomでの実験では、ノイズ抑制を無効にした会議音声から、数百打鍵後に高精度で入力テキストを復元できることが多かった。研究者は、ミュートしていない状態で機密情報を入力しないこと、ノイズ抑制を有効にすること、近くの録音機器に注意することを推奨した。