Abstract-Motion sensorer, särskilt accelerometrar, på smartphones har upptäckts vara en kraftfull sidokanal för spioneri på användarnas integritet. I detta papper avslöjar vi en ny accelerometer-baserade sidokanal attack som är särskilt allvarligt: malware på smartphones kan enkelt utnyttja accelerometrarna för att spåra metro ryttare smygande. Först tar vi itu med utmaningen att automatiskt filtrera bort metrorelaterade data från en massa olika accelerometer avläsningar, och sedan föreslå en grundläggande attack som utnyttjar en ensemble intervall clasfier byggd från övervakad inlärning för att dra slutsatsen ridbanan för användaren. Eftersom det övervakade lärandet kräver att angriparen samlar in märkta träningsdata för varje stationsintervall, ställs denna attack inför skalbarhetsproblem i stora städer med ett stort tunnelbanenätverk. Vi presenterar därmed ytterligare en förbättrad attack med semi-övervakad inlärning, vilket bara kräver att angriparen samlar in märkta data för ett mycket litet antal distinkta stationsintervall. Vi utför verkliga experiment på en stor självbyggd datauppsättning, som innehåller mer än 120 timmar data som samlats in från sex tunnelbanelinjer i tre större städer. Resultaten visar att den infererande noggrannheten kan nå 89% och 94% om användaren tar tunnelbanan för fyra respektive sex stationer, respektive. Vi diskuterar slutligen möjliga motåtgärder mot den föreslagna attacken.
Accelerometer används vid REF för att dra slutsatsen om användaren tar en tunnelbana.
We Can Track You if You Take the Metro: Tracking Metro Riders Using Accelerometers on Smartphones
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}