Technologie
Analyse des Risques d’Écoute des Écrans Numériques
Introduction
Dans cet article, nous explorons le phénomène d’écoute clandestine des écrans vidéo numériques en examinant les ondes électromagnétiques qui émanent involontairement des câbles et des connecteurs, en particulier ceux de type HDMI. Ce phénomène est désigné sous le terme TEMPEST. Contrairement aux systèmes analogiques comme le VGA, les systèmes numériques présentent des défis supplémentaires en raison d’un encodage sur 10 bits, ce qui entraîne une bande passante considérablement plus large et une cartographie non linéaire entre le signal observé et l’intensité des pixels.
Défis de l’Écoute des Systèmes Numériques
Les systèmes d’écoute conçus pour les signaux analogiques produisent des images floues et difficiles à interpréter lorsqu’ils sont appliqués à des vidéos numériques. Pour surmonter cette difficulté, nous proposons de reformuler le problème en tant que problème inverse et d’entraîner un module d’apprentissage profond capable de traduire le signal électromagnétique observé en image affichée. Cependant, cette méthode nécessite une analyse mathématique approfondie du signal, tant pour déterminer la fréquence d’accord que pour générer des échantillons d’entraînement sans avoir besoin d’une configuration TEMPEST réelle. Cela permet de gagner du temps et d’éviter la collecte d’échantillons, surtout lorsque plusieurs configurations sont envisagées.
Amélioration des Performances
Notre objectif principal est d’améliorer le Taux d’Erreur de Caractères (TEC) dans le texte. Grâce à notre système, nous avons réussi à augmenter ce taux de plus de 60 points de pourcentage par rapport aux implémentations précédentes. La solution proposée repose sur des technologies de Radio Logicielle largement accessibles et est entièrement open-source, s’intégrant parfaitement dans le cadre populaire de GNU Radio.
Partage de Données et Échantillons
Nous mettons également à disposition le jeu de données que nous avons généré pour l’entraînement, qui comprend à la fois des simulations et plus de 1000 captures réelles. Ce partage de données vise à encourager la recherche et le développement dans ce domaine.
Mesures de Contre-Écoute
Enfin, nous abordons certaines mesures préventives pour réduire le risque potentiel d’écoute par des systèmes basés sur des principes similaires. Il est crucial de rester vigilant face à ces menaces, surtout dans un monde de plus en plus connecté où la sécurité des données est primordiale.
Conclusion
L’écoute des écrans numériques représente un défi technologique majeur, mais grâce à des approches innovantes et à l’utilisation de l’apprentissage automatique, il est possible d’améliorer la sécurité des informations affichées. La recherche continue dans ce domaine est essentielle pour anticiper et contrer les menaces émergentes.
