Журнал «Компьютерра» №35 от 28 сентября 2005 года

Yahoo! запустила бета-версию сервиса Instant Search, аналогичного Google Suggest (который, к слову, спустя почти год после начала тестирования так и не избавился от клейма беты). Живущая по адресу instant.search.yahoo.com система (построенная по технологии aJaX) работает несколько иначе, чем брат-близнец от Google: вместо того чтобы предлагать «топовые» запросы, начинающиеся с введенных пользователем букв, Instant Search дожидается, пока в базе поисковика не найдется наиболее релевантного ответа на запрос, и отображает его во всплывающем диалоговом «облачке». Тем самым переход на нужный сайт при благоприятных условиях может происходить в один клик. Разработчики обещают, что со временем сервис обрастет дополнительными полезными фичами. — А.З.

***

Каждый второй житель вселенной World of Warcraft (более 2,5 млн. человек) стал жертвой проклятия «Corrupted Blood». Сначала чума проявлялась исключительно в ходе сражений с новым богом крови по имени Hakkar в зоне Zul’Gurub. Однако после заражения игроки разнесли ее по всему миру. Болезнь наносит ущерб в 250—350 единиц — в результате выжить в силах только персонажи пятидесятого уровня и выше. Blizzard организовала карантинные зоны для игроков, но эпидемия продолжается. Причины появления заразы неясны: по одним сведениям, это баг, по другим — компания таким образом хочет уравнять шансы игроков и заставить их начать игру заново. — Т.Б.

Послушай клавиш перебор

Команда исследователей из Калифорнийского университета в Беркли (UCB) внесла ощутимый вклад в понимание и освоение некогда сверхсекретной области компрометирующих излучений аппаратуры.

На Западе эту тематику принято именовать кратким кодовым словом Tempest. Спецслужбы занимаются темпест-разработками по меньшей мере полвека, однако для академического сообщества, изучающего проблемы компьютерной безопасности, утечки данных через побочные каналы компрометации продолжают оставаться экзотикой. Особенно если канал утечки — акустический. Открытые работы на эту тему можно пересчитать по пальцам одной руки, так что новая публикация, посвященная перехвату вводимой в компьютер информации по звуку нажатий клавиш, заслуживает внимания.

Профессор информатики UCB Дуг Тайгер (Doug Tygar) и два его аспиранта продемонстрировали, что десятиминутной аудиозаписи звуков, издаваемых кнопками клавиатуры при наборе неизвестного текста, достаточно, чтобы аналитически восстановить больше 90% введенной в компьютер информации. Используемое для акустического перехвата оборудование может быть очень дешевым (исследователи применяли для записи самый обычный десятидолларовый микрофон), но при условии, что сенсор расположен в том же помещении. Если же использовать спецтехнику подслушивания с параболической антенной или дорогой узконаправленный микрофон, то запись можно делать и находясь снаружи здания, через окно.

Строго говоря, работу Тайгера и его команды нельзя назвать истинно новаторской, поскольку она в значительной степени опирается на опубликованные в прошлом году результаты исследований двух специалистов IBM, Дмитрия Асонова и Ракеша Агравала (см. «КТ» #544). Асонов и Агравал использовали для распознавания звуков программу искусственной нейросети, которая в довольно жестких условиях обучения — примерно по тридцать нажатий для каждой кнопки — восстанавливала вводимую информацию в 80% случаев. Ученые из Калифорнийского университета решили опереться на существенно иной алгоритм распознавания, применяющий статистические методы машинного обучения (аппарат «скрытых марковских цепей») в сочетании с рядом дополнительных методов оптимизации.

В основу оптимизации было заложено несколько упрощающее задачу (но абсолютно справедливое) допущение о том, что вводимая в компьютер информация представляет собой обычный англоязычный текст. По особенностям издаваемых звуков (зависящих главным образом от расположения кнопок на клавиатуре) похоже звучащие кнопки объединялись в классы. После чего, отталкиваясь от известных статистических закономерностей английского языка (частоты встречаемости букв и того, например, что после «th» обычно идет "e" и крайне редко "q"), экспериментаторы присваивали каждому звуку вероятное априорное значение буквы с учетом опознания класса. Уже такой нехитрый алгоритм позволил правильно распознать 60% вводимых букв, однако на уровне слов этот показатель составил всего лишь 20%.