音频捕获: 环境噪声自适应音频截取

环境噪声自适应音频截取（Ambient Noise-Adaptive Audio Capture）是一种基于上下文感知的智能窃听技术。该技术通过实时分析环境声学特征，动态调整录音参数与传输策略，使窃取行为融入物理环境噪声背景。攻击者部署的恶意软件集成声纹识别引擎，能够区分人声对话与环境噪声，仅在检测到有效语音时启动高精度录音，并在嘈杂环境中自动降低采样率或暂停捕获，从而减少异常音频设备活动时长。

匿迹效果通过多维度自适应机制实现。在设备层，采用动态电源管理策略，使麦克风激活周期与设备正常使用模式吻合；在数据层，运用压缩感知技术提取关键语音特征，减少原始数据量以降低传输频次；在行为层，构建基于机器学习的环境声学分类模型，智能判断何时启动隐蔽录音。该技术尤其擅长对抗基于麦克风使用时长统计或突发音频流量检测的防御系统，通过将窃取行为与物理环境变化深度耦合，形成难以区分的"合法-恶意"行为连续体。