Deep-TEMPEST：深度学习从 HDMI 电磁泄漏中窃听屏幕内容
heyshrutimishra · x · 2026-11-10
乌拉圭共和国大学的 Deep-TEMPEST 论文（arXiv:2407.09717，2024）演示了如何用深度学习从 HDMI 线缆和接口无意泄漏的电磁波中重建屏幕画面，即经典 TEMPEST 攻击的数字化升级。
- 难点：相比模拟信号的 VGA，HDMI 采用 10-bit 编码，带宽大得多且信号与像素亮度之间是非线性映射，传统模拟窃听方案只能得到模糊难读的图像；
- 方法：将问题重构为逆问题，训练深度学习模块把观测到的电磁信号映射回显示图像；通过对信号的数学分析确定调谐频率，并用仿真生成训练样本，无需真实 TEMPEST 硬件环境；
- 效果：文本的平均字符错误率（CER）比此前可用实现改善超过 60 个百分点；
- 论文与配套代码均已公开，帖主还附上了 tempestsdr 等相关项目链接。
所属事件:深度学习可从 HDMI 电磁泄漏重建屏幕画面(2 条相关)→
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