Sammanfattning av denna webbsida: Dagens bilar utnyttjar kraftfulla sensorer och inbyggda datorer för att optimera effektiviteten, säkerheten och förarens engagemang. Emellertid är komplexiteten av möjliga slutsatser som använder i-bil sensor data inte väl förstådd. Även om vi inte känner till försök från biltillverkare eller tillverkare av eftermarknadskomponenter (som försäkringsdonglar) att kränker privatlivet, är en nyckelfråga vi ställer: kan de (eller deras insamling och senare oavsiktliga läckor av data) kränker en förares integritet? I den aktuella studien undersöker vi experimentellt potentialen att identifiera individer med hjälp av sensordata sippets av deras naturliga körbeteende. Mer specifikt registrerar vi sensordata i fordon på controllerarea-network (CAN) för ett typiskt modernt fordon (populärt 2009 sedan) som var och en av 15 deltagare (a) utförde en serie manövrar på en isolerad parkeringsplats, och (b) körde fordonet i trafik längs en definierad 50 miles loop genom Seattles storstadsområde. Vi delar sedan upp data i tränings- och testuppsättningar, tränar en ensemble av klassificerare, och utvärderar identifieringsnoggrannheten av testdata frågor genom att titta på den högst valda kandidaten när man överväger alla möjliga en-vs-en jämförelser. Våra resultat visar att, åtminstone bland små uppsättningar, förare verkligen kan urskiljas med endast inbilska sensorer. I synnerhet finner vi att det är möjligt att differentiera våra 15 förare med 100% noggrannhet när utbildning med alla tillgängliga sensorer använder 90% av kördata från varje person. Dessutom är det möjligt att uppnå en hög identifieringsfrekvens med mindre än 8 minuters träningsdata. När fler träningsdata finns tillgängliga är det möjligt att uppnå mycket hög identifikation med endast en sensor (t.ex. bromspedalen). Som en förlängning visar vi också att det är möjligt att utföra föraridentifiering under flera dagars datainsamling.
De samlade in faktiska kördata från 15 olika förare och uppnådde 100% identifieringsnoggrannhet REF.
Automobile Driver Fingerprinting
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings on Privacy Enhancing Technologies', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}