两种针对基于运动的按键推断攻击的新型防御机制
密码学与安全
2014-10-29 v1
摘要
如今的智能手机嵌入了多种运动传感器，如加速度计、陀螺仪和方向传感器。借助这些传感器，应用程序可以收集更多信息，从而为终端用户提供更多功能。然而，这些传感器也引入了泄露用户私人信息的潜在风险，因为应用程序无需安全权限即可访问这些传感器。通过监控设备的运动，恶意应用程序可能推断出设备所有者的敏感信息。例如，相关研究表明，用户在设备触摸屏上输入的敏感信息（如数字 PIN 码或密码）可以从加速度计和陀螺仪数据中推断出来。在本文中，我们研究了这些基于运动的按键推断攻击，以确定其成功所需的信息。基于这项研究，我们提出了两种防御按键推断攻击的新方法：1) 降低传感器数据精度；2) 随机键盘布局生成。我们展示了这两种防御机制在 Android 平台上的设计与实现，并表明它们显著降低了按键推断攻击的准确率。我们还进行了多项用户研究，以评估这两种防御机制的可用性和可行性。最后，我们确定了这些防御机制对具有合法理由访问运动传感器的应用程序的影响，并表明这种影响微乎其微。
引用
@article{arxiv.1410.7746,
title = {Two Novel Defenses against Motion-Based Keystroke Inference Attacks},
author = {Yihang Song and Madhur Kukreti and Rahul Rawat and Urs Hengartner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1410.7746},
year = {2014}
}
备注
In Proceedings of the Third Workshop on Mobile Security Technologies (MoST) 2014 (http://arxiv.org/abs/1410.6674)