基于蓝牙的可穿戴设备识别
密码学与安全
2025-04-15 v2
摘要
随着智能手表等可穿戴设备在消费电子市场的兴起，保障这些可穿戴设备的安全至关重要。然而，当前的安全机制仅侧重于验证用户而非设备本身。事实上，可穿戴设备可能是：(1) 持有正确凭证却访问宝贵系统与网络的未授权可穿戴设备，(2) 被动的内部或外部可穿戴设备，或 (3) 信息泄露的可穿戴设备。基于机器学习的指纹识别可为应对所有这些网络攻击提供必要的网络威胁情报。在本工作中，我们引入一种聚焦于蓝牙经典协议的可穿戴指纹识别技术，该协议是可穿戴设备及其他IoT设备常用的协议。具体而言，我们提出一种非侵入式可穿戴设备识别框架，其在分类过程的训练阶段利用20种不同的机器学习(ML)算法，并为测试阶段选取性能最佳的算法。此外，我们在真实可穿戴设备（包括各种市售智能手表）上评估了所提可穿戴指纹识别技术的性能。我们的评估证明了该技术提供可靠网络威胁情报的可行性。具体而言，我们详细的准确率结果显示，使用蓝牙经典协议识别可穿戴设备的平均精确率与召回率分别为98.5%和98.3%。
引用
@article{arxiv.1809.10387,
title = {Identification of Wearable Devices with Bluetooth},
author = {Hidayet Aksu and A. Selcuk Uluagac and Elizabeth S. Bentley},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.10387},
year = {2025}
}
备注
15 pages, 10 figures