该论文研究了通过智能眼镜拍摄的视频进行密码推断的侧信道攻击。研究背景是用户在公共场所使用智能手机输入密码时，可能被攻击者录制视频并通过分析手指运动恢复密码。此前基于视频的键盘侧信道攻击仅针对平板上的自由文本、数字PIN、图案锁等，且条件过于简化。本文首次提出一种通用的基于视频的键盘推断流水线，能够恢复符合规则、包含字母数字的密码，覆盖智能手机QWERTY键盘的全部四种布局，且对受害者或设备无任何假设。该流水线利用常见智能眼镜（如Meta Ray-Ban）的摄像头，以亚像素分辨率追踪设备与击键手指，通过自监督神经网络集成预测击键，动态估计屏幕键盘布局，并计算每个按键的概率分布。随后将视频推断的概率与基于21.9亿泄露密码的先验打字分布结合，估计密码的排名，从而推断破解时间。用户研究中，符合典型企业密码策略的人类自选密码（最长16字符）可在数小时至数天内被破解；而密码管理器生成的随机密码（最长13字符）在当代GPU上不到一小时即可破解，与先前基线相比密码熵可降低最多60比特。对于人类自选密码，将视频证据与先验统计结合相比单独使用任一来源，额外获得约20比特的熵减。该攻击在距离最远1.8米时依然有效，适用于多种攻击者-受害者姿态和视角，并能泛化到三款主流智能手机。该研究主要贡献在于提出了首个通用、无需假设的视频键盘推断框架，并实证了智能眼镜带来的现实威胁。适合安全研究人员、移动设备安全团队以及密码策略制定者阅读。

该论文提出了一种名为 RadKey 的射频反向散射系统，用于实现隐蔽、远距离、穿墙的键盘按键推断攻击。研究背景指出，键盘作为敏感信息输入的主要设备，一直是侧信道窃听攻击的目标；以往基于声学、振动等侧信道的方法通常需要近距离放置传感器，且依赖受害者特定数据进行模型训练，局限了其实用性、扩展性和隐蔽性。RadKey 的核心组件包括一个无电池的紧凑型反向散射标签和一个射频阅读器。标签通过两个磁耦合的 LC 谐振器，将按键引起的振动和声学信号调制到反向散射射频信号的频移上，同时该设计实现了激励信号与反向散射信号的频谱分离，减轻了阅读器的自干扰，从而增大窃听距离。射频阅读器对反向散射信号解调后，可推断出受害者键入的内容。系统采用专用的信号处理流程，在时域和频域提取与用户和键盘无关的按键特征，从而具备较强的泛化能力。为进一步增强适应性，RadKey 集成大语言模型进行在线自适应：在运行过程中，将 LLM 的输出作为伪标签来优化分类器。作者完成了完整原型系统，并通过广泛的无线实验评估，结果表明 RadKey 在真实环境中对不同用户均能实现准确且鲁棒的按键推断。论文还提供了演示视频链接。该研究的主要贡献在于：提出一种新的基于反向散射的穿墙窃听架构，解决传统侧信道方法在隐蔽性和泛化性上的不足，并展示 LLM 在信号分类中的在线适配潜力。适合安全研究人员、硬件安全工程师及侧信道攻击防御者阅读。

本文披露了主流 VR 平台中控制器与头显交互所用红外（IR）信号存在新型侧信道泄漏，并由此提出一种名为 VRecKey 的击键推断攻击。该攻击利用定制化的 2D 红外传感器阵列，非侵入性地截获 VR 控制器发出的环境红外信号，进而重构用户在虚拟键盘上的输入内容。具体而言，VRecKey 能够推断字符级按键以及词级击键及其打字轨迹。作者在两种商用 VR 设备上进行了广泛评估，结果显示在推断不同长度的字符级和词级击键时，Top-3 准确率分别超过 94.2% 和 90.5%。此外，实验还表明 VRecKey 对多种实际影响因素具有鲁棒性，并在多种真实场景下依然有效。该工作揭示了 VR 平台中一种全新的攻击面，对 VR 交互安全构成潜在威胁，为击键推断攻击在 VR 环境中的研究提供了补充和正交的视角。本研究属于学术研究成果，尚未有证据表明该漏洞已在真实环境中被利用。本文适合关注 VR/AR 安全、侧信道分析、人机交互安全的研究人员、VR 平台开发者以及安全防护人员阅读。

本文针对视频通话场景中的键盘敲击推断攻击展开研究，揭示了参与者在视频会议过程中可能无意间泄露敏感输入信息的风险。随着远程办公和在线交流的普及，视频通话已成为个人与专业沟通的主要方式，但用户往往忽视摄像头可能捕捉到的手指动作、键盘反射等细微视觉线索。作者设计并评估了一个基于视频流的攻击框架，能够从通话视频中推断用户敲击的键盘按键。该框架利用视觉侧信道信息，结合视频中手部位置、按键按压动作等特征，实现对文本输入的还原。研究在多种实验条件下评估了攻击框架的性能，包括不同型号的网络摄像头、视频分辨率、键盘类型、衣物颜色以及背景环境，以模拟真实多样的使用场景。实验结果表明，在常见且现实的环境设置下，攻击框架能达到较高的按键推断准确率，这一发现凸显了用户对视频通话隐私风险的认知不足以及采取防护措施的必要性。为了应对该威胁，作者还提出了若干自动化的缓解技术，旨在用户于视频通话中输入时主动提供保护，降低泄露风险。本文的核心贡献在于系统性地评估了视频通话键盘推断攻击的可行性与危害，并为后续防御技术的研究提供了基础。适合视频会议服务提供方、安全研究者和关注隐私保护的用户阅读，以理解此类侧信道攻击的潜在影响并制定相应防范策略。

本文提出 RadKey，一种基于射频反向散射的穿墙按键窃听系统。该系统由两个组件构成：一个紧凑的无源反向散射标签和一个射频阅读器。标签利用两个磁耦合 LC 谐振器捕获按键引起的振动和声学信号，并将其调制到反向散射射频信号的频移上，同时实现激励信号与反向散射信号的频谱分离，从而抑制自干扰并扩展窃听距离。射频阅读器解调反向散射信号，通过专用的信号处理流程提取与用户和键盘无关的时频域特征，实现强泛化能力。为了进一步提升适应性，RadKey 集成大语言模型（LLM）进行在线自适应，利用 LLM 输出作为伪真实标签在运行时优化分类器。作者搭建了完整原型系统，并通过大量空中实验验证，结果表明 RadKey 能够在真实环境中对不同用户实现准确且鲁棒的按键推断。演示视频见 https://radkey-submission.github.io/RadKey/