基于声波感知的移动设备实时防窃方法研究

作     者：卢立 俞嘉地 李明禄 LU Li;YU Jia-Di;LI Ming-Lu

作者机构：上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 

出 版 物：《计算机学报》 (Chinese Journal of Computers)

年 卷 期：2020年第43卷第10期

页      面：2002-2018页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0839[工学-网络空间安全] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61772338)资助. 

主　　题：移动设备防窃 实时监测 声波感知 上下文感知 运动传感器 

摘      要：近年来已经见证了移动终端在人们日常生活和工作中逐步流行和广泛使用.移动终端由于其便携性可能被用户携带前往任意地点,而其并非总是物理安全的.因此,移动终端极易成为偷窃者的目标.移动终端的失窃不仅会带来经济损失,还会引起隐私信息的泄漏从而带来进一步的损失.现有移动终端防护方法主要研究通过建立安全的用户认证系统规避移动终端失窃之后带来的进一步隐私信息泄漏风险.然而,这种滞后的防护手段并不能从根本上阻止用户的移动终端失窃.为给目前广泛使用的移动终端提供实时的安全保护,本文提出了一种基于声波感知的移动终端实时防窃方法EchoScan,其利用移动终端内建传感器(包括音频设备和运动传感器)对移动终端所处的上下文环境进行实时感知建模以检测偷窃行为.本方法的核心是利用声波感知方法对移动终端所处的环境或状态(即上下文)变化情况实时感知建模.具体而言,EchoScan利用调频连续波技术感知移动终端所在上下文的变化情况以检测移动终端所处状态.随后,EchoScan进一步利用降噪自编码器网络和支持向量数据域描述来分别提取移动终端所处上下文的有效特征并实现在无偷窃者训练数据前提下的偷窃行为识别.为提高该方法的能耗效率,EchoScan还利用运动传感器实时检测移动终端接触行为.验证实验进一步证明EchoScan能取得87%的平均偷窃检测准确率.且平均检测延迟在500 ms以内.