Abstract-Nuförtiden smartphones kommer inbäddade med flera rörelsesensorer, såsom en accelerometer, ett gyroskop och en orienteringssensor. Med dessa sensorer kan appar samla in mer information och därmed ge slutanvändarna mer funktionalitet. Dessa sensorer medför dock också den potentiella risken att läcka en användares privata information eftersom appar kan komma åt dessa sensorer utan att kräva säkerhetsbehörigheter. Genom att övervaka en enhet rörelse, en skadlig app kan dra slutsatsen känslig information om ägaren av enheten. Till exempel har relaterade arbeten visat att känslig information som en användare anger på en enhets pekskärm, såsom numeriska PIN-koder eller lösenord, kan härledas från accelerometer- och gyroskopdata. I detta dokument studerar vi dessa rörelsebaserade tangenttrycksattacker för att avgöra vilken information de behöver för att lyckas. Baserat på denna studie, föreslår vi två nya tillvägagångssätt för att försvara mot tangenttryckningar inference attacker: 1) Minska sensor datanoggrannhet; 2) Slumpmässiga tangentbord layout generation. Vi presenterar utformningen och genomförandet av dessa två försvar på Android-plattformen och visar hur de avsevärt minska noggrannheten av tangenttryckningar inference attacker. Vi genomför också flera användarstudier för att utvärdera användbarheten och genomförbarheten av dessa två försvar. Slutligen bestämmer vi vilken effekt försvaret har på appar som har legitima skäl att komma åt rörelsesensorer och visar att effekten är försumbar.
Sång och al. REF föreslår att dessa keyloggning attacker kan åtgärdas genom att minska sensorns datanoggrannhet och generera slumpmässiga tangentbord layout.
Two Novel Defenses against Motion-Based Keystroke Inference Attacks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}