No contexto da segurança dos assistentes pessoais por voz (VPAs), o modelo de ameaça HAVOC distingue claramente o conhecimento e as ações possíveis de dois atores principais: Alice, a usuária legítima, e Eve, a adversária maliciosa. Alice detém o controle benigno sobre seu dispositivo e compartilha segredos pessoais com ele, como senhas ou dados pessoais, para autenticação ou funcionalidades sensíveis. Esses segredos, representados por S, são conhecidos exclusivamente por Alice e seu dispositivo, enquanto Eve não possui acesso inicial a eles. No entanto, Eve sabe qual dispositivo ou grupo de dispositivos pretende atacar, iniciando assim seu ataque com base nessa informação.

A modelagem do conhecimento dos atores sobre os sistemas de reconhecimento automático de fala (ASR) embutidos nos VPAs é crucial para compreender as limitações do adversário. Nem Alice nem Eve têm conhecimento detalhado do modelo de aprendizado de máquina que processa os comandos de voz, incluindo os dados de treinamento, características, algoritmos e parâmetros envolvidos. Essa falta de conhecimento detalhado caracteriza um cenário de caixa-preta para o adversário, refletindo a realidade prática, onde o invasor raramente terá acesso completo ao funcionamento interno do ASR comercial.

Alice interage com seu VPA através de comandos de voz que o dispositivo recebe e processa, adquirindo assim conhecimento sobre esses comandos. Além disso, Alice pode compartilhar segredos com o VPA, o que pode implicar na aquisição de novas informações pelo dispositivo, como no caso de um novo endereço de entrega. A capacidade de Alice de executar aplicações por comando de voz também é formalizada, com o VPA reconhecendo e sabendo quais aplicações estão em execução. Importante destacar que essa interação é limitada ao canal de voz, excluindo outras formas de iniciar aplicativos.

O modelo também contempla a presença física de Alice em relação ao dispositivo. Quando Alice está a uma distância mínima de 7 metros, ela é considerada ausente e não escuta o output de áudio gerado pelo VPA. Essa consideração é relevante para entender cenários onde comandos ou respostas do dispositivo podem ocorrer sem o conhecimento auditivo da usuária, criando brechas exploráveis.

Já Eve, o ator malicioso, pode ter diferentes níveis de acesso ao dispositivo. Em situações onde o acesso é nulo, Eve pode não saber sequer quem é Alice ou onde o dispositivo está localizado. Com acesso temporário, porém, Eve conhece a identidade de Alice e a localização do VPA, podendo planejar ataques direcionados com maior eficiência. Em casos de acesso proximal, sua atuação pode ser ainda mais direta e intensa.

As ações que cada ator pode executar também são formalizadas. Alice emite comandos legítimos e compartilha informações voluntariamente com seu dispositivo, enquanto Eve executa ações com a intenção explícita de comprometer o sistema, como o uso de malwares que podem se propagar para múltiplos dispositivos, por exemplo, uma skill maliciosa que explora a execução de comandos em massa.

Essa diferenciação precisa entre os conhecimentos e capacidades de Alice e Eve dentro do modelo HAVOC é essencial para o desenvolvimento de estratégias de defesa eficazes. Compreender o limite do conhecimento de Eve, principalmente em relação ao funcionamento interno do ASR, ajuda a delimitar o alcance dos ataques e orienta a criação de mecanismos que dificultem a exploração das vulnerabilidades, mesmo em cenários onde o adversário possui algum nível de acesso ao dispositivo.

É fundamental para o leitor perceber que a segurança de dispositivos controlados por voz não depende apenas da proteção contra invasores externos, mas também da correta modelagem das interações legítimas e das condições ambientais, como a presença ou ausência da usuária próxima ao dispositivo. Ademais, as medidas de segurança precisam levar em consideração o potencial de ataques que exploram canais e funcionalidades específicas dos VPAs, como a execução de comandos por voz, a autenticação via dados sensíveis e o comportamento das aplicações terceirizadas que interagem com o sistema.

Por fim, a análise detalhada do modelo HAVOC revela a complexidade do ecossistema dos assistentes pessoais por voz e a necessidade de abordagens multifacetadas para mitigar riscos, envolvendo controle de acesso, monitoramento do ambiente, validação rigorosa de comandos e proteção dos dados sensíveis compartilhados. Esses elementos são cruciais para garantir a integridade e a privacidade dos usuários frente a ameaças sofisticadas que exploram tanto o aspecto técnico dos dispositivos quanto as interações humanas cotidianas.

Como o Modelo HAVOC explica e diferencia ataques de spoofing de voz?

O Modelo HAVOC oferece uma taxonomia operacional capaz de decompor ataques contra dispositivos controlados por voz (VCDs) em etapas sequenciais e analisáveis — reconhecimento, audio weaponization, estabelecimento de presença inicial, exploração e persistência — permitindo mapear capacidades adversárias e objetivos finais. Tomando como exemplos bem documentados, a exploração de microfones MEMS por luz (Light Commands) e o emprego de ultrassom inaudível (DolphinAttack) ilustram como vetores tecnicamente distintos convergem para um mesmo fim: conferir a um atacante, aqui designado Eve, a capacidade permanente ou transitória de emitir comandos válidos ao assistente de voz.

No caso de Light Commands, a vulnerabilidade explora efeitos fotoacústicos e fotoelétricos em cápsulas MEMS: um feixe de laser modulado em intensidade é convertido pela cápsula em variações que o circuito de aquisição interpreta como forma de onda sonora. O ciclo HAVOC começa no reconhecimento — identificação do modelo de VPA e posição do microfone — e tipicamente ocorre em cenário proximal com visão de linha de mira; segue-se a audio weaponization, em que um arquivo de áudio com o comando legítimo é convertido em uma função corrente → intensidade do laser, e essa modulação reproduz a envoltória do comando. O initial foothold requer posicionamento e montagem de equipamento óptico com ocultação, e a exploração revela que, sem ajustes substanciais para diferentes dispositivos além do wake-word, sucessos foram obtidos consistentemente a dezenas de metros (alguns dispositivos além de 50–110 m), o que redefine as noções clássicas de alcance e exposição. A persistência, embora não detalhada no trabalho original, é conceitualmente clara: enquanto Eve mantiver o acesso ao alinhamento e à invisibilidade, a capacidade de injetar comandos permanece — e técnicas conhecidas de estabelecimento de persistência em VCDs (habilitação de skills maliciosas, download de conteúdo comprometido, etc.) permanecem aplicáveis.

DolphinAttack explora a não linearidade das cadeias microfone/preamplificador para traduzir portadoras ultrassônicas inaudíveis em sinais audíveis processados pelo sistema. O modelo HAVOC diferencia dois cenários: colocação fixa de um emissor ultrassônico próximo ao alvo (temporary access) versus dispositivo portátil que requer aproximação física (condição de curto alcance e maior risco operacional). O reconhecimento aqui envolve identificar as plataformas vulneráveis e o comportamento de conversão não linear; a audio weaponization consiste em modular a portadora ultrassônica com a informação de voz, respeitando as limitações de banda e resposta do transdutor. A exploração exige proximidade física em muitos casos, mas, quando preexistem vetores de persistência, o impacto é similar ao dos vetores ópticos.

A análise HAVOC evidencia pontos transversais: (i) a distinção entre capacidade de emitir comandos e controle persistente do aparelho — sucesso na primeira não implica necessariamente execução arbitrária contínua sobre processos internos do dispositivo; (ii) cenários black‑box são suficientes para ataques práticos: não é preciso conhecimento profundo do firmware do VPA para gerar payloads eficazes; (iii) medição empírica (taxas de sucesso por payload, alcance efetivo, sensibilidade ao ruído ambiente) é crucial para quantificar risco e priorizar mitigação; (iv) métodos exóticos (luz, ultrassom) reforçam que vetor físico do microfone é um ponto de exposição que transcende meramente a autenticação por biometria vocal ou wake‑words; (v) técnicas de persistência conhecidas amplificam danos possíveis mesmo quando a injeção inicial é episódica.

Material adicional a incluir neste capítulo para o leitor: descrição técnica da função de conversão áudio→luz utilizada em Light Commands e esquemas de modulação de intensidade do laser; parâmetros elétricos e ópticos dos drivers de laser e limites de segurança e detecção; modelagem matemática da não linearidade que torna possível DolphinAttack, com equações de geração de produtos de intermodulação e diagramas de resposta em frequência dos microfones MEMS; protocolos experimentais reproducíveis — medidas de controle ambiental, métricas de sucesso, procedimentos para evitar false positives; medidas de mitigação práticas e em camadas: filtragem de frequência, detecção de padrões anômalos no canal de entrada, verificação de proximidade e autenticação fora de banda; práticas de engenharia para endurecer hardwares: revestimentos físicos de aberturas, blindagem ótica, detecção de luz/coleta de metadados sobre origem do sinal; implicações legais e éticas para pesquisa e divulgação responsável; limitações do Modelo HAVOC e sugestões de métricas formais para avaliar eficácia de contramedidas (tempo até detecção, taxa de falsos positivos/negativos, custo operacional do atacante); e estudos de caso comparativos com dados empíricos sobre distâncias, orientações e taxas de sucesso por dispositivo para guiar decisões de risco.

Como os Dispositivos Controlados por Voz Podem Ser Protegidos Contra Comandos Falsificados?

Os dispositivos controlados por voz (VCDs), como assistentes virtuais inteligentes, tornaram-se parte integrante do cotidiano moderno, operando como interfaces principais para uma variedade de serviços. Apesar de sua conveniência e crescente sofisticação tecnológica, esses dispositivos enfrentam vulnerabilidades críticas relacionadas à segurança e privacidade, especialmente no que diz respeito à autenticidade dos comandos de voz.

Uma das abordagens iniciais para mitigar ataques de falsificação por voz envolve o uso de detectores de palavras-chave baseados na direção do som. A ideia é identificar se um comando parte de múltiplas direções — um forte indício de que o som não foi produzido por uma pessoa presente, mas sim por um dispositivo eletrônico próximo. A presença de microfones em array, como observado no Echo Dot, pode já implementar alguma forma dessa tecnologia, embora sua aplicação prática ainda careça de confirmação. Mesmo que tal análise possa ser deslocada para a nuvem, isso levanta sérias preocupações de privacidade, pois todo o áudio do ambiente precisaria ser continuamente transmitido para servidores externos, incluindo dados não relacionados a comandos, como reprodução via Bluetooth.

A segurança dos VCDs é sustentada por mecanismos fundamentais como autenticação em backend, criptografia de dados em trânsito e atualizações automáticas de software. A autenticação de backend normalmente exige que o usuário vincule o dispositivo a uma conta (Amazon, Google, Apple), crie uma senha forte e, eventualmente, ative a autenticação de dois fatores. A criptografia, por sua vez, utiliza protocolos como TLS para proteger a comunicação entre o dispositivo, o aplicativo de controle e os servidores. Atualizações automáticas garantem a aplicação de correções de segurança sem a necessidade de intervenção do usuário, embora em dispositivos como smartphones e laptops essas atualizações ainda dependam de ações manuais.

Entretanto, apesar dessas medidas, várias fragilidades persistem. A autenticação por voz continua notoriamente fraca. Embora dispositivos sejam capazes de reconhecer diferentes usuários em ambientes compartilhados, raramente conseguem aplicar permissões diferenciadas por usuário. Além disso, como analisado anteriormente, os sistemas de verificação por locutor ainda não alcançaram um nível de robustez suficiente para assegurar a identificação precisa. Isso abre espaço para que qualquer pessoa, incluindo potenciais atacantes, emita comandos sensíveis como transações financeiras. Em alguns casos, a proteção por PIN é permitida, mas exige que o código seja dito em voz alta, o que facilita sua interceptação por terceiros.

Outra vulnerabilidade relevante é a escuta contínua. A maioria dos dispositivos permanece em estado de escuta passiva para detectar palavras de ativação, sinalizando sua ativação com luzes ou notificações na tela. Contudo, isso pode levar à ativação acidental e à captura de conversas privadas. A conexão Bluetooth também representa um vetor de ataque crítico, especialmente porque muitos VCDs permitem emparelhamento sem autenticação por PIN. A combinação dessa fragilidade com comandos ativados por voz cria oportunidades para invasores próximos explorarem o dispositivo ou enviarem comandos falsificados para outros VCDs nas proximidades.

O canal de voz, ironicamente, é o vetor de entrada principal dos VCDs e também sua superfície de ataque mais desprotegida. A execução de comandos falsificados via gravações ou síntese de voz representa um risco significativo. A suposição de que todos os comandos autoemitidos são maliciosos pode servir como princípio básico de defesa. No entanto, quando se trata de comandos emitidos por vozes sintéticas confiáveis ou text-to-speech legítimos, torna-se necessário adotar configurações mais refinadas.

Essa necessidade de flexibilidade é particularmente evidente em contextos de acessibilidade. Usuários com deficiência, por exemplo, dependem de vozes sintetizadas para controlar dispositivos por meio de interfaces adaptadas. Estão documentados casos de indivíduos com esclerose lateral amiotrófica utilizando assistentes como Siri ou Echo para enviar mensagens de texto por meio de fala sintetizada. Pesquisas também indicam que a capacidade de emitir comandos via voz sintetizada melhora significativamente a qualidade de vida desses usuários. Interfaces cérebro-computador desenvolvidas para esse fim, como demonstrado por Velasco-Álvarez, ampliam ainda mais a gama de possibilidades inclusivas, ao passo que outras iniciativas buscam adaptar dispositivos às necessidades específicas de usuários de SGDs (Speech Generating Devices).

Considerando essa diversidade de perfis e usos, uma taxonomia de configurações de segurança baseada na relação entre segurança e usabilidade torna-se essencial. Essa classificação é estruturada em níveis progressivos, desde a aceitação irrestrita de todos os comandos sintetizados até a exclusão completa, salvo casos explicitamente autorizados. No nível mais permissivo, todos os comandos são aceitos sem análise, priorizando a acessibilidade, mas negligenciando a segurança. Um segundo nível descarta comandos autoemitidos — considerados intrinsecamente maliciosos —, equilibrando melhor usabilidade e proteção. Os níveis superiores introduzem filtros por voz autorizada ou mesmo restrição total de comandos sintetizados, sendo indicados apenas para cenários de alta sensibilidade.

A aplicação dessa taxonomia permite aos usuários configurar seus dispositivos de acordo com seu perfil de risco e necessidades específicas, reconhecendo a importância de proteger o canal de voz sem excluir quem depende dele como principal meio de interação. Para que tais estratégias sejam eficazes, no entanto, fabricantes precisam garantir que essas configurações estejam acessíveis, transparentes e adaptáveis, evitando a imposição de modelos únicos de segurança que desconsiderem contextos reais de uso.

É fundamental compreender que segurança e acessibilidade não são mutuamente excludentes. O verdadeiro desafio está em desenvolver ecossistemas de VCDs que sejam simultaneamente inclusivos e resilientes. A proteção contra comandos falsificados deve ser robusta, mas também suficientemente maleável para acolher diferentes tipos de usuários e suas especificidades. Negligenciar essa complexidade significa comprometer tanto a segurança dos dispositivos quanto a dignidade de quem depende deles para se comunicar.

A Ameaça de Atacantes que Exploraram Vulnerabilidades em Dispositivos de Voz: O Caso do "Alexa versus Alexa"

A inovação e a conveniência trazidas pelos dispositivos de assistentes virtuais como o Amazon Echo Dot foram acompanhadas de uma crescente preocupação com a segurança de seus sistemas. Em 2021, uma vulnerabilidade crítica foi descoberta, mais tarde conhecida como o ataque “Alexa versus Alexa” (AvA), que expôs uma falha nos mecanismos de auto-ativação desses dispositivos, permitindo que um atacante emitissem comandos arbitrários e controlassem o assistente por longos períodos de tempo. Este incidente revelou a existência de uma cadeia de vulnerabilidades que, até então, eram desconhecidas, tornando esse tipo de ataque mais grave do que parecia à primeira vista.

O ataque começou com a exploração da vulnerabilidade de auto-ativação nos dispositivos Echo. Esse mecanismo permitia que os dispositivos fossem ativados automaticamente por comandos de voz, sem que o usuário interagisse diretamente com o dispositivo. Ao combinar essa falha com outras vulnerabilidades adicionais no sistema, o atacante foi capaz de emitir comandos através de um arquivo de áudio malicioso transmitido para o dispositivo. De maneira crucial, essa transmissão de áudio poderia ser disfarçada, por exemplo, em uma estação de rádio manipulada ou através de uma habilidade maliciosa ativada pelo próprio usuário, sem que ele soubesse.

Até aquele momento, a maioria dos ataques contra dispositivos de voz requeriam algum tipo de hardware externo, como um dispositivo próximo ao alvo, para realizar o ataque. O ataque AvA, no entanto, eliminou a necessidade de equipamentos físicos, tornando o ataque mais discreto e, consequentemente, mais difícil de ser detectado. O impacto desse tipo de ataque também ampliou a superfície de vulnerabilidade dos assistentes de voz, já que, ao ser ativado, o dispositivo poderia ser controlado de maneira prolongada, com o atacante emitindo comandos sem necessidade de intervenção externa.

Em relação aos métodos tradicionais de ataque que envolvem hardware, como os usados para "spoofing" de voz ou manipulação de dados acústicos, o ataque AvA apresentou uma evolução na sofisticação. Em vez de se basear unicamente na imitação da voz do usuário ou na falsificação de comandos, o atacante agora tinha acesso direto ao sistema do dispositivo, criando um novo vetor de ataque, especialmente em um contexto onde os dispositivos são cada vez mais integrados a sistemas críticos, como domótica ou dispositivos médicos.

O impacto desse ataque não foi limitado ao Echo. Dispositivos de outros fabricantes, sistemas operacionais como Windows e Android também sofreram com ataques do tipo "self-issue", nos quais os próprios sistemas ativam comandos internos sem a interação do usuário. Este tipo de vulnerabilidade é particularmente perigoso, pois dificulta a detecção e a mitigação, uma vez que o próprio dispositivo está agindo de forma aparentemente legítima.

Além do ataque específico ao Echo, a cadeia de vulnerabilidades descoberta no AvA serve como um alerta para outros sistemas de controle por voz. A exploração dessa falha abriu a porta para ataques mais complexos, como ataques "man-in-the-middle" (homem-no-meio), onde um atacante poderia interceptar e alterar comunicações entre o usuário e o dispositivo. A utilização de tecnologias como aprendizado de máquina e redes neurais também está em ascensão, o que significa que ataques mais avançados podem ser desenvolvidos para enganar sistemas de detecção de voz e reconhecimento de comando.

O AvA nos mostra que a simples dependência de mecanismos de voz para controle de dispositivos pode ser arriscada, especialmente quando não se leva em conta a segurança desses sistemas. Embora muitas melhorias estejam sendo feitas para prevenir esse tipo de ataque, o campo da segurança cibernética em assistentes de voz ainda está em evolução, com novos riscos surgindo à medida que os dispositivos se tornam mais inteligentes e integrados aos nossos cotidianos.

É fundamental que os usuários desses dispositivos tomem precauções, como desativar funcionalidades como a auto-ativação e monitorar de perto as permissões e habilidades instaladas em seus dispositivos. Empresas fabricantes, por sua vez, devem investir mais na proteção de seus sistemas, desenvolvendo soluções robustas para detectar e prevenir esse tipo de vulnerabilidade. A segurança no mundo dos assistentes de voz não deve ser subestimada, pois os ataques como o AvA evidenciam a vulnerabilidade crescente de sistemas aparentemente inofensivos, mas que têm o potencial de comprometer nossa privacidade e segurança.

Como é possível que um Echo seja subvertido por áudio auto‑emitido?

A exploração descrita articula dois vetores práticos para alcançar a «initial foothold»: a emissão remota via estação de rádio e o emparelhamento local por Bluetooth. O vetor Rádio permite operar remotamente e, potencialmente, simultaneamente sobre múltiplos dispositivos Echo, podendo ser combinado com a vulnerabilidade de volume total; contudo depende de tácticas para convencer o utilizador a sintonizar uma estação específica e perde eficácia se o utilizador fechar a rádio, obrigando o adversário a reexecutar todo o processo. Em contrapartida, o vetor Bluetooth é limitado espacialmente e a um alvo por vez, mas contorna muitas das dificuldades do vetor rádio: uma vez emparelhado, o dispositivo malicioso pode reconectar-se a qualquer momento sem repetir o emparelhamento, fornecendo um canal de ataque muito mais persistente.

Após garantir a posição inicial, o atacante prossegue com a emissão de comandos de voz directamente ao dispositivo alvo. O fluxo lógico mantém‑se constante: o adversário arma e armazena os payloads áudio nos dispositivos de ataque (weaponisation), estabelece um foothold remoto ou local, executa o comando, o Alexa Voice Service (AVS) processa o áudio e, se necessário, interage com servidores de skills externos antes de devolver uma resposta ao Echo. Com a capacidade de emitir qualquer comando autorizado pela interface de voz, o atacante pode controlar funcionalidades internas (chamadas, alarmes), acionar skills de terceiros (compras, integrações) e manipular dispositivos domésticos ligados (iluminação, fechaduras). O sucesso do ataque é formalizável como a capacidade de [Eve]giveCommand(Alexa, payload) para qualquer payload legítimo.

A vulnerabilidade documentada (CVE‑2022‑25809) refere‑se à neutralização imprópria da saída áudio em Echo Dot 3ª e 4ª gerações, permitindo execução arbitrária de comandos por skills maliciosas (remoto) ou por dispositivos Bluetooth emparelhados (proximidade). Classificada como crítica com CVSS 3.1 = 9.8 (AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H), a falha demonstra impacto elevado e ampla superfície de ataque.

O trabalho experimental foca‑se sobretudo no Echo Dot 3ª geração. A configuração incluiu ambientes distintos (Open, Wall, Small) e payloads transmitidos por laptops via Bluetooth (codec SBC). Foram gerados 70 payloads TTS com Google TTS — sete comandos replicados em dez vozes («en‑US‑Wavenet‑A» a «J»). As medições, realizadas com volume do Echo em 5/10 e ruído de fundo ≈20 dB, revelaram perfis de voz com desempenho variável. «en‑US‑Wavenet‑A» sobressaiu consistentemente, mesmo em cenários com reflexões sonoras. Comandos curtos e internos (wake‑word, «Hello», «What time is it?») obtiveram alta fiabilidade; comandos que implicam maior impacto (discagens numéricas) falharam quase sempre devido à redução automática do volume após o reconhecimento do wake‑word, que limita a interpretação de comandos longos. Vozes que articulam palavras mais rapidamente conseguem emitir mais conteúdo antes da atenuação do volume, aumentando a probabilidade de sucesso para frases mais extensas.

As implicações práticas são claras: a combinação de engenharia áudio (qualidade do TTS, velocidade, perfil tonal) com o método de entrega (Bluetooth persistente versus rádio oportunista) determina a eficiência do ataque. A variabilidade entre gerações (3ª versus 4ª) e entre dispositivos de diferentes fabricantes sugere que taxas de sucesso observadas não são universais e exigem reavaliação por alvo.

Como os Retardadores Funcionam e Suas Limitações
Como a Introdução do Caos e a Testagem Automatizada Estão Transformando o Desenvolvimento de Software nas Empresas
Como Sobreviver e Viver: Reflexões de uma Borboleta