每个字节都重要：蓝牙可穿戴设备的流量分析
密码学与安全
2021-05-25 v1
摘要
智能手表、健身追踪器与血压监测器等可穿戴设备处理、存储并通信与佩戴者的健康、生活方式、习惯及兴趣相关的敏感个人信息。这些数据通过蓝牙连接与智能手机上运行的配套应用交换。本文中，我们研究从可穿戴设备与其相连智能手机间加密蓝牙通信的元数据（如包时序与大小）可推断出什么。我们展示被动窃听者可使用流量分析攻击精确识别：(a) 通信设备，即便无法访问 MAC 地址；(b) 在从健身追踪器到智能手表的可穿戴设备上执行的人体动作（如监测心率、锻炼）；(c) 在 Wear OS 智能手表上特定应用的单纯打开（如医疗应用打开可立即揭示佩戴者状况）；(d) 特定应用内细粒度动作（如记录胰岛素注射），该应用帮助糖尿病用户监测其状况；(e) 通过长期连续监测其流量得到的佩戴者档案与习惯。我们通过收集多款可穿戴设备蓝牙轨迹数据集、设计基于包大小与时序的特征、并使用机器学习将加密流量分类为佩戴者动作来实施流量分析攻击。随后，我们探究标准防御策略；表明这些防御对我们的攻击未提供充分保护并引入显著代价。我们的研究凸显了重新思考应用如何通过蓝牙交换敏感信息、以最小化不必要数据交换、并设计针对可穿戴场景的流量分析新防御的必要性。
引用
@article{arxiv.2105.11172,
title = {Every Byte Matters: Traffic Analysis of Bluetooth Wearable Devices},
author = {Ludovic Barman and Alexandre Dumur and Apostolos Pyrgelis and Jean-Pierre Hubaux},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.11172},
year = {2021}
}
备注
45 pages