Abstract-Den genomträngande av mobila enheter ökar risken för att exponera känslig information på språng. I detta dokument väcker vi denna oro genom att presentera en automatisk attack mot moderna pekskärmstangentbord. Vi demonstrerar attacken mot Apple iPhone-2010 mest populära pekskärm enhet även om det kan anpassas till andra enheter (t.ex. Android) som använder liknande nyckelmagnifiera tangentbord. Vår attack behandlar strömmen av ramar från en videokamera (t.ex., övervakning eller bärbar kamera) och känner igen tangenttryckningar online, på en bråkdel av den tid som behövs för att utföra samma uppgift genom direkt observation eller offline analys av en inspelad video, som kan vara ogenomförbar för stora mängder data. Vår attack upptäcker, spår, och rätar upp mål pekskärmen, alltså följa enheten eller kamerans rörelser och eliminera eventuella perspektiv snedvridningar och rotationer I verkliga inställningar, vår attack kan automatiskt känna igen upp till 97,07 procent av tangenttryckningar (91,03 i genomsnitt), med 1,15 procent av fel (3,16 i genomsnitt) med en hastighet från 37 till 51 tangenttryckningar per minut. Eftersom allt fler använder mobila enheter ökar risken för att oavsiktligt utsätta känslig information. Till exempel kan angripare bryta sig in i mobila enheter genom att utnyttja sårbarheter som exponeras via trådlösa länkar. Även när digitala attacker är ineffektiva, kan malefaktors noggrant följa och observera offrets bärbara enhet eller använda registreringsmekanismer och extrahera målinformationen. Denna strategi är dock mycket ineffektiv ur en angripares synvinkel, särskilt när målinformationen är tidskänslig (t.ex. engångslösenord) eller riklig (t.ex. långa e-postmeddelanden). Vi designade och implementerade en praktisk, automatisk attack mot pekskärm mobila enheter. Genom en kvasi realtid bearbetning, vår attack återvinner exakt sekvensen av tangenttryckningar inmatning av användaren. Balzarotti m.fl. föreslås i [1] en attack som, även om den är begränsad till skrivbordsscenarier, är liknande i andemening som vår; deras tillvägagångssätt bygger dock på förhållanden som väl passar skrivbordsscenarier (dvs. kamera och mekaniskt tangentbord i relativt fast, vinkelrätt läge) men förhindrar dess utvidgning till mobila inställningar, som kännetecknas av tangentbordsrörelser och skev eller roterade perspektiv. Såvitt vi vet är vårt arbete det allra första försöket att genomföra en automatisk axelsurfing attack mot pekskärm mobila enheter. Vi designade vår attack speciellt för mobila scenarier och dynamiska förhållanden. I synnerhet kräver det ingen specifik positionering av spionkameran eller målenheten eftersom den kompenserar de naturliga rörelserna hos både målenheten och angriparens kamera. Detta gör den lämplig för "på språng"-applikationer. Vår attack ger korrekt textigenkänning,
I REF, Maggi et al. presenterade en attack som automatiskt känner igen maskinskrivna ingångar från de viktiga förstoringarna av pekskärm mobila enheter.
A fast eavesdropping attack against touchscreens
{'venue': '2011 7th International Conference on Information Assurance and Security (IAS)', 'journal': '2011 7th International Conference on Information Assurance and Security (IAS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}