移动 IMU 通过车辆转弯揭示驾驶员身份
密码学与安全
2017-10-13 v1 计算机与社会
摘要
随着辅助驾驶或自动驾驶的车辆操纵数据日益丰富，其涉及的隐私侵犯/泄露问题已成为日益关注的焦点。特别是，如果驾驶员的身份能够与其从移动设备或可穿戴设备收集的数据相关联，那么用于驾驶员指纹识别的攻击面将显著扩大；这些设备在全球广泛部署且传感能力不断增强。顺应这一趋势，本文研究了一种新兴的具有驾驶员隐私含义的驾驶数据源。我们首先表明，此类隐私威胁可通过任何配备 IMU（例如陀螺仪和加速度计）的移动设备实现。随后，我们提出了 Dri-Fi（驾驶员指纹），这是一种能够利用车辆转弯数据进行驾驶员指纹识别的驾驶数据分析引擎。Dri-Fi 仅基于车辆转弯期间获取的 IMU 数据实现这一目标。与现有的驾驶员指纹识别方案相比，这种方法显著扩大了攻击面。从此类数据中，Dri-Fi 提取了三个新特征——沿转弯结束轴的加速度、其偏差以及偏航率的偏差——并利用它们来识别驾驶员。我们的广泛评估表明，配备 Dri-Fi 的攻击者仅需一次转弯即可正确识别驾驶员，在分别针对 12、8 和 5 名驾驶员（典型的核心家庭或密友圈）的测试中，准确率分别达到 74.1%、83.5% 和 90.8%。此外，通过多次转弯的测量，攻击者在分别针对 12、8 和 5 名驾驶员的测试中，准确率最高可分别达到 95.3%、95.4% 和 96.6%。
引用
@article{arxiv.1710.04578,
title = {Mobile IMUs Reveal Driver's Identity From Vehicle Turns},
author = {Dongyao Chen and Kyong-Tak Cho and Kang G. Shin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.04578},
year = {2017}
}
备注
15 pages, 15 figures