细思极恐!这1个项目竟让无数人欲罢不能?
HDMI 想必大家都不陌生,这玩意儿被广泛应用于各种电子设备,以提供高质量的音视频传输。
比如咱们的电脑可以通过 HDMI 连接到显示器或电视,用于显示更高质量的图像和播放高分辨率视频。
GitHub 上有一个开源项目,可以窃取这根线泄露的信号,并还原成图像,从而窃取传输到显示器上的图像,细思极恐。
Deep-Tempest:通过电磁新号窃取显示器
HDMI 传输过程中,视频信号在通过数据线和转接器时可能会有电磁波的泄露。
可以通过天线、SDR硬件、放大器和过滤器来捕获泄露的电磁信号,并利用深度学习技术对这些泄露的电磁波进行分析,将其还原成原始的图像信号。
近期在 GitHub 上的开源项目 deep-tempest 就在做这个事情,下面是该开源项目的工作原理:

比如下图所示,有一台电脑,主机和显示器通过 HDMI 线链接,窃取人员在没有看到这台主机显示器内容的前提下,通过天线和 SDR 设备来收集 HDMI 线泄露的电磁辐射新号。
并在一个电脑上将收集的信号进行复原、处理,最终就能窃取到画面了。
项目内容:
① 图像恢复:利用深度学习技术,从 HDMI 信号的电磁辐射中恢复图像,显著提高图像质量。

② 字符错误率降低:通过改进算法,将字符错误率从 90% 降低到不到 30%。
下面是开发者放出来的一个视频 Demo 演示。
这个好玩的开源项目的代码和数据集已经开源,用户可以前往 GitHub 主页来获取代码。同时项目还提供了详细的执行指南和环境配置要求,确保用户能够顺利运行代码。
开源地址:https://github.com/emidan19/deep-tempest

混凝土结构
校验提示文案
星星远去
校验提示文案
三打无底洞
他跑他跳,他生死难料。
校验提示文案
Biosphere
校验提示文案
Kaneive
校验提示文案
a-yiu
校验提示文案
a-yiu
校验提示文案
Kaneive
校验提示文案
混凝土结构
校验提示文案
Biosphere
校验提示文案
三打无底洞
他跑他跳,他生死难料。
校验提示文案
星星远去
校验提示文案