在现代计算环境中，计算机鼠标作为输入设备，其高性能光学传感器本意用于精确追踪表面移动，却意外暴露出一类侧信道漏洞。这种漏洞允许攻击者通过捕获由键盘击键产生的声学振动信号，实现远程窃听，而无需直接访问麦克风。核心观点在于，工程化振动信号处理可以从鼠标运动数据中提取键盘击键的声学特征，从而重建输入内容。该技术依赖于鼠标传感器的超高灵敏度，当击键声波通过桌面传播时，会引起细微表面振动，这些振动被传感器误认为是移动信号。通过精心设计的信号处理管道，攻击者能将这些噪声数据转化为可识别的击键模式。
证据支持这一观点的首要依据是光学鼠标传感器的物理特性。高性能传感器如 PixArt 的 PAW3395 或 PAW3399，具有高达 20000 DPI 的分辨率和 8000Hz 的轮询率，能够检测到微米级别的表面位移。击键产生的声波频率通常在 200Hz 至 2000Hz 范围内，正好落入这些传感器的奈奎斯特频率（轮询率的一半）之内，从而避免混叠失真。根据相关研究，当桌面厚度不超过 3cm 时，振动传播效率高，传感器可捕获到足够的信号强度。“现代光学鼠标传感器的高精度和高响应性，使其易受侧信道攻击利用，可通过检测音频信号诱发的细微表面振动来窃听用户。” 这一特性在消费级设备中已广泛存在，价格低于 50 美元的鼠标即可实现。
进一步证据来自实际攻击管道的实现，即 Mic-E-Mouse 框架。该框架将鼠标数据采集与后端信号处理相结合。首先，在数据采集阶段，攻击软件通过用户空间 API（如 Qt 或 SDL 库）记录鼠标的位移向量（ΔX, ΔY）和时间戳（Δt），无需系统级权限。这使得攻击可在浏览器、游戏或图形应用中隐秘执行，例如通过修改开源游戏的网络代码上传数据。其次，预处理步骤解决非均匀采样问题：使用 sinc 插值重采样到 16000Hz 标准率，公式为 \hat {Δ_P [t]} = ∑ Δ_P [i] * sinc ((t - t_i)/T)，其中 T=1/16000。该步骤确保信号均匀化，避免因鼠标空闲时降低报告率导致的失真。
信号过滤是管道的核心，使用维纳滤波器针对传感器噪声进行优化。噪声谱从 10 分钟鼠标抖动数据中估计，结合击键声谱应用滤波，提升信噪比（SNR）至初始值的 + 19dB。量化误差通过 Kalman 滤波平滑位移向量缓解，该滤波递归估计状态，减少噪声轨迹。最终，机器学习阶段采用 Transformer 编码器 - only 架构（如 Whisper 变体），输入为 log-mel 谱图（80 Mel bin，25ms 窗口），训练目标最小化 L1/L2 范数损失：ℒ(Y, \hat {Y}) = (1/n) ∑ ||Y_i - \hat {Y}_i||_p。训练使用 VCTK 和 AudioMNIST 数据集，配对鼠标信号与地面真相音频，Adam 优化器学习率 0.001，30 轮次衰减。
可落地参数配置是工程化该攻击的关键。首先，传感器阈值：DPI ≥ 20000，轮询率 ≥ 4000Hz，确保最小检测位移 <λ/2，其中 λ = ν/f（ν 为表面声速约 3000m/s，f 为击键频率）。桌面材料影响振动传播：塑料或薄木板（厚度 < 3cm）最佳，纸板或厚玻璃衰减严重，准确率降至 23%。环境噪声控制在 SNR> 0dB，体积 60-80dB；若低于 50dB，分类准确率锐减至 < 20%。软件实现清单：1) 采集脚本使用 /dev/input/mouseX（Linux）或 LowLevelMouseProc（Windows），日志 CSV 格式；2) 预处理 Python 脚本，sinc 重采样后 trim 沉默段；3) 维纳滤波参数：噪声功率谱从抖动数据 FFT 计算；4) ML 模型：PyTorch 实现 Transformer，批次 64，20 轮训练 wav2vec2 用于关键词分类。
监控要点包括实时检测异常鼠标报告率：正常使用下 <1000Hz，异常> 4000Hz 提示潜在攻击。回滚策略：若检测到高频数据上传，立即禁用 USB HID 设备或切换低 DPI 鼠标。防御参数：IT 政策黑名单 PAW3395/3399 传感器，使用 udev 规则自动 de-authorize；部署信号吸收鼠标垫（密度 > 1g/cm³），衰减振动 > 50%；生物识别输入替代手动击键，减少声学泄露。
风险与限制需注意：攻击依赖静止鼠标，若用户频繁移动，信号干扰导致 WER>50%；高频击键音素（如's' 键）识别率低，仅 42%。尽管如此，在远程办公场景，该漏洞放大隐私风险，企业需优先审计外围设备。总体，该技术点强调侧信道工程化的必要性，通过参数优化和清单实现高效窃听，同时提供可操作防御路径，确保系统鲁棒性。
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