Information Hiding Technology has a long history. With the development of Digital Technology,it has become a newly evolved discipline and a hot research area. Since the first Information Hiding Workshop held in 1996 ,...
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Information Hiding Technology has a long history. With the development of Digital Technology,it has become a newly evolved discipline and a hot research area. Since the first Information Hiding Workshop held in 1996 ,thetechnology has been widely applied to areas such as multimedia ,signal processing and protection of software Intellectual Property,but the research work in secure communication is relatively fewer. Based on success of developing asteganography tool for communication,this article summarizes the current progress in the research of InformationHiding Technology systematically, and analyzes possible countermeasures against various Information Hiding techniques.
移动通信和Wi Fi网络的广泛覆盖,极大地促进了以智能手机为代表的移动终端的发展。当前,智能手机以直观的用户界面、高效的处理能力以及丰富多彩的应用,给人们的生活带来了巨大的便利。但与此同时,设备内存储的大量私人和敏感数据也使它成为攻击者的首要目标。由于传统的智能手机攻击方法主要是基于与用户交互的方式来实现的,它会随着相应异常行为检测方法的提出而失去效果,从而降低用户的安全防范意识。因此,研究一种新型的智能手机攻击方法具有重要意义。本文在分析传统智能手机攻击方法的基础上,针对两大主流智能手机业务中的按键隐私安全问题进行研究,提出了两种新的、与用户无交互且基于按键检测的智能手机攻击方法,并在现实环境中验证了攻击的可行性。其主要研究内容和贡献如下:(1)针对智能手机的移动支付业务,提出了一种基于信道状态信息(Channel State Information,CSI)的智能手机按键检测方法。首先,通过用户在智能手机上按键支付引起的Wi Fi信号波动的特征,提取用户按键的CSI数据。接着,对这些CSI数据进行预处理,其中包括Hampel异常点判别、巴特沃斯低通滤波以及主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)处理。然后,提出了一种基于环境阈值的二次判决算法,检测并提取每个按键的波形。最后,提出了基于动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)的改进k-近邻(k-Nearest Neighbor,k NN)分类算法,对每个按键波形进行分类,识别用户的按键内容。通过对智能手机的微信支付进行攻击,该方法可以达到80.45%的平均按键提取准确率以及74.24%的平均按键识别准确率。(2)针对智能手机的移动通话业务,提出了一种基于双音多频(Dual Tone Multi Frequency,DTMF)信号的智能手机按键检测方法。首先,攻击者利用智能手机对受害者拨打电话时的按键音进行录音,并将录音文件上传至云服务器。接着,对这些录音数据进行去噪和分帧加窗处理。然后,采用基于短时能量和过零率的双阈值端点检测算法,检测并提取按键产生DTMF信号。最后,运用Goertzel分类算法,对每一个按键的DTMF信号进行分类,识别用户的按键内容。通过对智能手机的拨号键盘进行攻击,该方法在10db信噪比,且与用户手机无交互的条件下能破解80%以上的按键数据。
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