Hackear Amazon Echo y Google Home para proteger la privacidad



Los expertos en seguridad son escépticos sobre los conceptos de "hogar inteligente" e "Internet de las cosas". Los fabricantes se esfuerzan por recopilar más datos del usuario, que está lleno de fugas. Amazon envió recientemente 1.700 conversaciones de un usuario al asistente de casa de Alexa a la dirección incorrecta.

Este es un caso aislado, pero Amazon almacena grabaciones de audio en sus servidores, al igual que Google . Un asistente doméstico como Amazon Echo y Google Home es un error completo que el usuario instala en la casa y acepta voluntariamente las escuchas telefónicas. Si bien no hay evidencia de que tales dispositivos graben sin decir la palabra activadora, técnicamente nada les impide hacerlo.

El Proyecto Alias ​​tiene como objetivo cambiar las cosas y recuperar el control de las personas.

Project Alias es el equivalente tecnológico de un hongo parásito que vive en un cuerpo extraño. Y este es un "parásito" muy útil, ya que actúa como un protector para su verdadero dueño, es decir, una persona. Alias ​​bloquea la transmisión de información a Amazon y Google, amortiguando los micrófonos host .



Las instrucciones de montaje se publican en el sitio web de Instructables , y el código se publica en Github .

Para instalarlo necesitarás:

  • computadora de placa única con sistema operativo Raspbian, Raspberry Pi A + es suficiente;
  • ReSpeaker 2-Mics Pi HAT plug - in con micrófonos;
  • Tiny Speaker Altavoces de 16 mm
  • Tarjeta Micro SD, cable de audio, cables y cuatro tornillos;
  • Acceso a impresora 3D para impresión de portada y soporte



La red ha publicado modelos de portada 3D para Google Home ( stl ) y Amazon Echo ( stl ), así como un modelo 3D del soporte del altavoz ( stl ).

El siguiente paso es construir Alias. Incluye la conexión de los altavoces al módulo ReSpeaker y la conexión de alimentación de 5 V a la Raspberry Pi (soldadura directa al GPIO).





Después del ensamblaje, comienza la parte del software:

  1. Descargue la última versión de Raspbian en micro SD.

    Copie los archivos ssh y wpa_supplicant.conf de la carpeta del proyecto , edite el último de acuerdo con su configuración WiFi.

  2. Instale el controlador de sonido para Respeaker.

    cd && git clone https://github.com/respeaker/seeed-voicecard.git cd seeed-voicecard && sudo ./install.sh 

  3. Instalar Tensorflow y Keras.

     sudo apt-get install python3-dev python3-pip git libatlas-base-dev sudo pip3 install tensorflow keras 

  4. Instale los módulos necesarios restantes.

     sudo apt-get install python3-numpy python3-spidev python-h5py sudo apt-get install python3-pyaudio libsdl-ttf2.0-0 python3-pygame sudo pip3 install flask flask_socketio python_speech_features 

  5. Clonar el proyecto Alias.

     git clone https://github.com/bjoernkarmann/project_alias.git 

  6. Instale el script de arranque y reinicie la Raspberry Pi.

Luego debe entrenar Alias ​​para reconocer su nombre, puede ser arbitrario (cualquier sonido de menos de 2 s). Los desarrolladores escriben que es suficiente 4-6 veces para escribir el nombre en el teléfono y presionar el botón Train Alias .



Si lo desea, puede cambiar el nombre.

Y eso es todo. En el futuro, Raspberry Pi realiza reconocimiento de voz de forma independiente, y el asistente de voz ya no responde a un nombre estándar (por ejemplo, Alexa) y no envía ningún dato a la nube de Google / Amazon.



Los autores del proyecto son los desarrolladores daneses Björn Karmann y Tore Knudsen .

Los fabricantes de dichos dispositivos consideran que el comprador es solo el usuario del producto y no el verdadero propietario. Quizás intentarán a través de abogados prohibir la modificación de dispositivos, considerándolos su propiedad intelectual. Pero de acuerdo con las leyes de muchos países, los bienes adquiridos se convierten en propiedad total del comprador, y él tiene derecho a hacer cualquier cosa con él.

Al observar este proyecto, surge la pregunta: ¿por qué comprar Amazon Echo y Google Home si el reconocimiento de voz se realiza en Raspberry Pi con Tensorflow y Keras? A menos que sea un stand ...



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Source: https://habr.com/ru/post/es436284/


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