오디오 웨이브 파일 기술을 통한 데이터 추출

데이터 유출은 오디오 장치를 통해 재생 및 녹음된 비밀 정보를 웨이브 파일로 변환하는 방식으로 이루어집니다.

### 음파를 사용한 비밀 데이터 유출
* 🔒 오늘은 네트워크 연결이 없는 잘 격리된 컴퓨터에서 **비밀 데이터를 유출하는 방법**을 보여드리겠습니다.
* 🎵 이 방법은 **데이터를 둠 웨이브 파일로 변환**한 다음 스피커를 통해 재생하고 마이크를 사용하여 다른 기계에 녹음하는 방식입니다.
* 💻 웨이브 파일을 생성하기 위해 비트 길이와 주파수를 정의하는 Python 스크립트를 사용하여 **비밀 데이터 파일을 읽고 웨이브 파일을 비트로 채웁니다.**
* 🎤 더 나은 음질을 위해 **소리를 두 번 재생**하고 오픈 소스 소프트웨어인 Audacity를 사용하여 녹음하여 오디오를 캡처합니다.
* ✂ 녹음 후 오디오 트랙에서 불필요한 부분을 다듬고 **44,100킬로바이트의 모노 형식의 무압축 웨이브 파일**로 내보냅니다.
* 🔍 녹음된 웨이브 파일을 다시 데이터로 디코딩하기 위해 저는 **거첼 함수를 사용하여 주파수를 분석**하고 **비트를 바이트로 조합**합니다.
* 📂 마지막으로 디코딩된 바이트를 표시하고 저장하여 **제가 유출한 원본 비밀 데이터와 일치하는지 확인**할 수 있습니다.
* 📡 스크립트를 포함한 전체 프로세스는 실험에 관심이 있는 분들을 위해 **제 GitHub 리포지토리에서 확인**할 수 있습니다.

Exfiltrating the data through audio

Grzegorz Tworek

유출 방법: 데이터 변환 및 오디오 전송

네트워크 연결이 없는 격리된 머신에서 비밀 데이터 유출.

오디오 전송을 위해 데이터를 둠 웨이브 파일로 변환합니다.

비트 길이와 주파수를 정의하는 파이썬 스크립트로 웨이브 파일을 생성합니다.

스크립트 실행 및 웨이브 파일 생성.

Audacity 소프트웨어를 사용한 오디오 녹음, 더 나은 음질을 위해 파일을 두 번 재생합니다.

오디오 파일 처리 및 데이터 추출

오디오 파일 정리 및 WAV 파일로 내보내기(비압축, 44,100kbps, 모노).

거첼 함수를 사용하여 WAV 파일을 디코딩하여 주파수를 식별합니다.

웨이브 파일을 읽고, 샘플을 분석하고, 비트를 바이트로 조합합니다.

원본 데이터와 일치하는 성공적인 데이터 복구.

'이전 버전에 대한 DLP 없음' 아래의 PSP 리포지토리에서 코드 가용성.