Stealing Your Android Patterns via Acoustic Signals
Stealing Your Android Patterns via Acoustic Signals
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通过声音信号窃取你的 Android 模式
DOI：
10.1109/tmc.2019.2960778
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发表时间：
2021-04
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Zhibo Wang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Man Zhou;Qian Wang;Jingxiao Yang;Qi Li;Peipei Jiang;Yanjiao Chen;Zhibo Wang
模式锁定是移动设备上必不可少的身份验证方法。最近破解图案锁的工作要么需要额外的网络设施（例如WiFi热点），要么受到严格的限制（例如，与受害者的身体接近和良好的照明）。由于太容易受到环境设置的影响，这些攻击在实践中效果较差，并且无法扩展到大量用户。为了解决这些问题，在本文中，我们提出了PatternListener+，这是一种使用移动设备上的扬声器和麦克风对模式锁的实际攻击。扬声器播放听不见的声音信号，当受害者画图案时，这些声音信号被指尖反射，然后被麦克风记录下来。记录的声学信号包含丰富的指尖运动信息，可以用来推断模式。我们精心设计了一系列算法来消除动态和静态干扰，将声信号分割成与所有图案线对应的片段，并根据信号恢复由图案组成的每条线。最后，我们通过将所有候选线映射为具有树结构的网格模式来恢复候选模式。我们使用现成的智能手机实现了PatternListener+原型，大量的实验证实了PatternListener+的有效性和鲁棒性。在5次尝试中，120种模式的攻击成功率超过90%。
Pattern lock is an essential authentication method on mobile devices. Recent works on cracking pattern locks either require additional network facilities (e.g., WiFi hotspots) or suffer from strict constraints (e.g., physical closeness to the victim and good lighting). Being too susceptible to environment settings, these attacks are less effective in practice and cannot scale to a large number of users. To address these concerns, in this paper, we propose PatternListener+, a practical attack on pattern locks using the speakers and microphones on mobile devices. The speaker plays inaudible acoustic signals, which are reflected by the fingertip when the victim is drawing the pattern, and then recorded by the microphone. The recorded acoustic signals contain rich information of the fingertip motion that can be leveraged to infer the pattern. We carefully design a series of algorithms to eliminate the dynamic and static interferences, segment acoustic signals into fragments corresponding to all pattern lines, and recover each line composed of the pattern according to the signals. Finally, we recover the candidate pattern by mapping all line candidates into grid patterns with a tree structure. We implement a PatternListener+ prototype using off-the-shelf smartphones, and extensive experiments confirm the effectiveness and robustness of PatternListener+. The attack success rate is over 90 percent on 120 patterns in five attempts.
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DOI：
10.1145/2664243.2664253
发表时间：
2014-12
期刊：
Proceedings of the 30th Annual Computer Security Applications Conference
影响因子：
--
作者：
Adam J. Aviv;Dane Fichter
通讯作者：
Adam J. Aviv;Dane Fichter
影响因子：
10.4
作者：
Man Zhou;Qian Wang;Tao Lei;Zhibo Wang;K. Ren
通讯作者：
Man Zhou;Qian Wang;Tao Lei;Zhibo Wang;K. Ren
DOI：
10.1145/2516760.2516770
发表时间：
2013-11
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Laurent Simon;Ross J. Anderson
通讯作者：
Laurent Simon;Ross J. Anderson
DOI：
10.1145/2660267.2660288
发表时间：
2014-11
期刊：
Proceedings of the 2014 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security
影响因子：
--
作者：
Qinggang Yue;Zhen Ling;Xinwen Fu;Benyuan Liu;K. Ren;Wei Zhao
通讯作者：
Qinggang Yue;Zhen Ling;Xinwen Fu;Benyuan Liu;K. Ren;Wei Zhao
DOI：
10.1109/secpri.2004.1301311
发表时间：
2004-05
期刊：
IEEE Symposium on Security and Privacy, 2004. Proceedings. 2004
影响因子：
--
作者：
D. Asonov;R. Agrawal
通讯作者：
D. Asonov;R. Agrawal