Moderna smartphones innehåller rörelsesensorer, såsom accelerometrar och gyroskop. Dessa sensorer har många användbara tillämpningar, men de kan också användas för att unikt identifiera en telefon genom att mäta anomalier i signalerna, som är ett resultat av tillverkning brister. Sådana mätningar kan utföras i smyg i webbläsaren och kan användas för att spåra användare över applikationer, webbplatser och besök. Vi analyserar tekniker för att minska sådana enheter fingeravtryck antingen genom att kalibrera sensorerna för att eliminera signal anomalier, eller genom att lägga till buller som fördunkla anomalier. För att göra detta utvecklar vi först en mycket exakt fingeravtrycksmekanism som kombinerar flera rörelsesensorer och använder (ohörbar) ljudstimulering för att förbättra detektionen. Vi samlar sedan in mätningar från en stor samling smartphones och utvärderar effekten av kalibrerings- och obfuscationsteknik på klassificeringsnoggrannheten.
REF analysera tekniker för att minska enhetens fingeravtryck antingen genom att kalibrera sensorerna för att eliminera signal anomalier, eller genom att lägga till buller som fördunkla anomalier.
Exploring Ways To Mitigate Sensor-Based Smartphone Fingerprinting
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}