射频信号中行为隐私保护的框架
密码学与安全
2020-04-13 v1 信号处理
摘要
近年来以人为中心的无线感知应用蓬勃发展，其中通过分析目标人物引起的信号失真可获取用户身份和动作等人体信息。然而，无线传输的开放性引发了日益增加的用户隐私担忧，因为人体身份或人体动作在特定场景（包括私人住所、实验室和办公室）中均为敏感信息。研究者已报道商品级 WiFi 信号可被滥用来识别用户。为消除这一威胁，本文提出一种隐私保护框架，在保留用户认证能力的同时，有效隐藏无线信号中的用户行为信息。我们框架的核心是一种新颖的基于 Siamese 网络的深度模型，即 RFBP-Net。由此，无线感知适度地暴露用户信息。我们在真实的 WiFi 和 RFID 系统以及开放数据集上进行了大量实验。实验结果表明，RFBP-Net 能显著降低活动识别准确率，即在 RFID 系统中降低 70%、在 WiFi 系统中降低 80%，而用户认证准确率仅有轻微损失，即在 RFID 和 WiFi 系统中分别仅下降 5% 和 1%。
引用
@article{arxiv.2004.04909,
title = {A Framework for Behavior Privacy Preserving in Radio Frequency Signal},
author = {Jianwei Liu and Jinsong Han and Lei Yang and Fei Wang and Feng Lin and Kui Ren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.04909},
year = {2020}
}