Zoom, Slack, Microsoft Teams, Google Meet, Bluejeans, Gotomeeting, Jiitsi Ve Diğerleri Kullanıcıları Dinliyor Mu?
Son araştırmalar, çeşitli video konferans uygulamalarında bulunan sessiz işlevini etkinleştirmenin, bu özellik etkinleştirildiğinde bile mikrofonun çalışmaya devam edebileceğinden, kullanıcılar tarafından beklenen etkiye sahip olmayabileceğini göstermektedir. Chicago’daki Wisconsin-Madison Üniversitesi ve Loyola Üniversitesi’ndeki araştırmacılara göre, etkinleştirilen sessiz işlevi, bu uygulamaların sunucularının sürekli veya periyodik olarak ses sinyallerini almasını engellemediğini ortaya koydu. Araştırmacılar , her bir uygulamanın ne tür veriler topladığını ve bunun kullanıcı gizliliğiyle ilgili sonuçlarını belirlemek için seçilen uygulamaların tam zamanlı bir ikili analizini gerçekleştirdi. Araştırma Zoom , Slack , Microsoft Teams/Skype , Google Meet , Cisco Webex , BlueJeans , WhereBy , GoToMeeting , Jitsi Meet ve Discord gibi uygulamalara odaklandı.
![](https://i0.wp.com/www.cozumpark.com/wp-content/uploads/2022/04/research01.jpg?resize=376%2C272&ssl=1)
Uzmanlar, bir kullanıcı sessiz özelliğini etkinleştirdiğinde tam olarak ne olduğunu bulmak için uygulamalardan temel işletim sisteminin ses sürücüsüne ve ağa aktarılan ham sesi izledi. Çalışma, web istemcileri dışında, analiz edilen tüm uygulamaların zaman zaman ses günlükleri topladığını buldu; diğer tüm durumlarda, uygulamalar net bir açıklama yapmadan aralıklı olarak ses örnekleri aldılar. Bu endişe verici bir durum, muhtemelen dünyadaki en popüler video konferans uygulaması olan Zoom’dur. Uzmanlara göre uygulama, sessize alma özelliği etkinleştirildiğinde bile kullanıcının konuşup konuşmadığını aktif olarak takip ediyor.
![](https://i0.wp.com/www.cozumpark.com/wp-content/uploads/2022/04/research02.jpg?resize=780%2C107&ssl=1)
Ancak, en kötü durum senaryosu mikrofonun açık veya kapalı olmasına bakılmaksızın ses verilerini toplamaya ve sağlayıcının sunucularına iletmeye devam eden Cisco Webex olabilir. Bu uygulamaların çoğu, mikrofon kapalıyken yalnızca küçük ses örnekleri toplarken, araştırmalar, bu uygulamaların bir makine öğrenimi algoritması kullanarak kullandığı sürenin %80’inden fazlasında, bu bilgileri kullanıcıların konuşmalarının şifresini çözmek için kullanmanın mümkün olduğunu gösteriyor.
Kaynak: exploitone.com