‘토도도독’ 미세한 키보드 소리, AI는 무슨 내용인지 알고 있다

키보드. 게티이미지뱅크

카페나 도서관 같은 공공장소에서 스마트폰과 노트북을 올려놓고 공부를 하거나 업무를 보는 풍경은 낯익다. 이런 평범한 일상도 보안 위협 앞에서 자유롭지 못할 수 있다는 실험 결과가 나왔다. 키보드 소리만 듣고도 입력 내용을 거의 정확하게 감지해내는 기술 때문이다.

지난 8월 초 공개된 논문을 보자. 영국 더럼대, 서리대, 로열홀러웨이대 학자들로 구성된 연구진은 흥미로운 실험을 진행했다. 장비는 간단했다. 최신형 맥북프로와 아이폰, 그리고 머신러닝 알고리즘 코드였다.

연구팀은 아이폰과 맥북프로를 15㎝ 거리를 두고 배치한 뒤 맥북프로 키보드를 눌러가며 소리를 아이폰으로 녹음했다. 대상 키는 알파벳 26개와 숫자 10개를 더한 36개 키로 한정했다. 학습 신뢰도를 높이기 위해 각 키의 소리를 25번씩 연속으로 들려줬고, 각 키는 완성된 텍스트 형식으로 입력했다. 인공지능에겐 각 키의 독특한 파형을 학습시켰다.

결과는 놀라웠다. 인공지능은 파형의 미묘한 차이를 구분해 입력 내용을 최대 95%까지 정확히 맞혔다. 키 소리를 직접 들려주는 대신 ‘줌’이나 ‘스카이프’같은 화상회의 프로그램으로 연결했을 땐 정확도가 91%로 조금 떨어졌지만, 이 또한 놀라운 수준이다.

이번 연구가 흥미로운 이유는 또 있다. 연구진은 기계식 키보드가 아닌, 맥북프로의 내장 키보드를 실험에 썼다. 기계식 키보드는 타건음이 대체로 크고 또렷하지만, 맥북프로 키보드는 조금만 떨어져도 인식하기 힘들 정도로 조용하다. 연구팀은 타건 소리가 큰 기계식 키보드에선 정확도가 더 높다고 밝혔다. 반대로, 터치 방식으로 입력 기기를 바꾸면 정확도가 뚝 떨어진다.

연구팀이 맥북프로 키 입력 소리를 15㎝ 떨어진 아이폰에 녹음한 다음 인공지능에게 학습시켰더니 95% 정확도로 입력 내용을 맞혔다. 연구팀 논문 속 이미지.

이런 ‘부채널 공격’은 암호학에선 낯선 기법이다. 알고리즘의 약점을 찾아 무차별 공격하는 대신, 소요 시간이나 전자기파, 소비전력 차이나 소리 같은 체계화된 정보를 분석해 공격을 진행하는 방식이다. 이번 실험도 키보드 각 키의 미세한 소리 차이를 구분해 정보를 탈취했다. 스마트폰을 비롯한 휴대기기가 보급되며 가장 사적인 공간에서도 24시간 카메라와 마이크 앞에 노출되는 환경에 놓였다.

도·감청 기술도 날로 진화한다. 올해 초 기밀 문건이 유출됐을 때 드러난 미국 정부의 동맹국 도·감청 방법은 다양했다. 레이저를 창문에 쏴 창문 안쪽의 소리를 분석하는 방식은 차라리 낭만적이다. 휴대폰에 악성 프로그램(멀웨어)을 심고 휴대폰 스피커의 떨림을 측정해 도청하기도 했고, 방 안의 로봇청소기에 접속해 실내 소리를 탈취한 사례도 드러났다. 방 안 전구 표면의 기압차를 원격으로 분석한다거나 잠자리 눈에 전달되는 음파 진동을 레이저로 잡아내 대화 내용을 엿듣는다는 설명은 공상과학 영화의 한 장면에 가까웠다.

이번 실험이 곧바로 공공장소에서 보안 위협으로 이어지지는 않을 듯하다. 이 연구는 주어진 조건이 모두 들어맞았을 때 발생할 수 있는 보안 위협을 재연한 실험에 가깝다. 이런 공격이 성공하려면 휴대폰이나 노트북에 악성 코드를 심어 마이크로 전달되는 소리를 탈취해야 한다. 이용자가 키 입력 과정에서 인식을 방해하는 백색 소음을 내거나 다른 키를 추가로 눌러 혼동을 줄 수도 있다. ‘z’나 ‘q’처럼 자주 누르지 않는 키는 짧은 텍스트에선 인식 정확도가 더욱 떨어진다. 또 이번 실험은 지문이나 안면인식 같은 생체인식 시스템에선 무용지물이다. 그래도 조심할 일이다. 연구진은 무작위 비밀번호를 쓰는 것만으로도 95% 정확도를 보이는 탈취 기법으로부터 개인정보를 안전히 지킬 수 있다고 충고했다.

이희욱 미디어랩부장 [e-mail]