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基于差分隐私的Android物理传感器侧信道防御方法
资料介绍
Android物理传感器侧信道防御研究主要针对以移动设备传感器为媒介的隐私泄露攻击.当前的防御方案主要为预防检测、虚拟键盘随机化等.然而,防御过程中不可控的用户决策以及层出不穷的新型侧信道攻击,导致传统方案无法从根本上解决基于物理传感器的隐私泄露威胁.针对上述问题,提出了一种基于差分隐私的Android物理传感器侧信道防御方法.通过注入少量的特殊分布噪声,混淆传感器原始数据,进而干扰侧信道构建过程.如何在保证传感器相关功能正常运行与用户体验的前提下,尽可能降低侧信道攻击成功率是面临的最大困难.通过设计并实现传感器相关功能抽取工具SensorTainter,对APP中传感器相关功能进行分析与分类,计算相关功能正常运行时能够承受的传感器数据混淆范围.依据对47 144个APP以及典型传感器侧信道攻击的实验分析结果,证明该防御方案能够有效限制传感器侧信道攻击,单次点击事件攻击的准确率最高减少27个百分点.由于在Android应用框架层构建,该防御方案对于用户完全透明,具有很好的扩展能力.
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