Menurut sebuah studi baru, menekan tombol bisu pada aplikasi konferensi video (VCA) tidak berfungsi seperti yang diharapkan jika aplikasi masih mendengarkan di mikrofon. Lebih khusus lagi di dalam perangkat lunak yang telah dipelajari, ,menekan mute tidak akan mencegah transmisi audio ke server, baik secara terus menerus atau berkala, karena aktivitas yang dilakukan ini tidak didokumentasikan dalam kebijakan privasi, pengguna memiliki pemahaman yang buruk tentang cara kerja sistem bisu, dengan berasumsi bahwa input audio terputus saat mereka mengaktifkannya.
Kesalapakahpahaman ini tercermin dalam studi tahap pertama yang berkisar pada survey 223 pengguna vca tentang harapan mereka saat pengguna menekan mute. Studi ini dilakukan oleh tim peneliti di University of Wisconsin-Madison dan Loyola University di Chicago, yang menerbitkan makalah tentang hasil mereka.
Sebagai bagian dari penelitian, para peneliti melakukan analisis biner runtime menyeluruh dari aplikasi yang dipilih untuk menentukan jenis data yang dikumpulkan setiap aplikasi dan apakah data tersebut merupakan risiko privasi. Aplikasi yang diuji dalam fase penelitian ini adalah Zoom, Slack, MS Teams/Skype, Google Meet, Cisco Webex, BlueJeans, WhereBy, GoToMeeting, Jitsi Meet, dan Discord.
Tim melacak audio mentah yang ditransmisikan dari aplikasi ke pemutar audio sistem operasi utama, dan akhirnya ke jaringan. Dengan cara ini, mereka dapat menentukan perubahan apa yang telah terjadi saat pengguna menekan Mute. Mereka menemukan bahwa terlepas dari status bisu, semua aplikasi terkadang mengumpulkan data audio, kecuali untuk klien web yang menggunakan fitur bisu perangkat lunak browser.
Dalam semua kasus lain, aplikasi mengambil sampel audio sebentar-sebentar karena berbagai alasan fungsional atau tidak jelas. Zoom, mungkin aplikasi konferensi video paling populer di seluruh dunia, telah ditemukan untuk melacak apakah pengguna secara aktif berbicara bahkan saat dalam mode bisu.
Bahkan untuk aplikasi yang mengumpulkan data audio terbatas saat audio dibisukan, para peneliti menemukan bahwa dimungkinkan untuk menggunakan data ini untuk memecahkan kode apa yang dilakukan pengguna 82% dari waktu, menggunakan algoritme pembelajaran mesin sederhana.
Sumber:
-bleepingcomputer.com
Divisi Komunikasi dan Informasi
Himpunan Mahasiswa Sistem Informasi
Universitas Tanjungpura
2021/2022
0 Komentar