DeepTempest

乌拉圭共和国大学（Universidad de la República）研究团队开发的DeepTempest系统，利用深度学习技术显著提升了从HDMI线缆电磁泄漏中重建屏幕内容的能力。该系统将文本字符错误率降低了超过60%，使截获的图像和文字更易读，挑战了有线连接在物理隔离下的安全假设。

【背景】TEMPEST指通过拦截电子设备无意发出的电磁辐射来窃取信息的技术。此前基于软件定义无线电（SDR）的TempestSDR项目已能实现类似攻击，但数字信号（如HDMI）因编码复杂导致重建图像模糊难辨。DeepTempest通过训练神经网络映射电磁信号与像素强度，解决了这一难题。

尽管技术突破明显，实际威胁仍受限于距离、屏蔽质量和干扰。研究人员指出，普通用户无需过度担忧，但在高敏感政府或工业环境中，此类侧信道攻击可能已被用于窃密。标准消费级HDMI线缆在常规使用距离下难以被远程有效破解，但劣质或未屏蔽线缆风险较高。