Den korrekta identifieringen av smartphones har olika tillämpningar inom området säkerhet eller kampen mot förfalskning. Eftersom graden av förfining inom falsk elektronik ökar, måste detektionsförfarandena bli mer exakta men inte heller destruktiva för den smartphone som testas. Vissa komponenter i smartphone är mer benägna att avslöja sin äkthet även utan en fysisk inspektion, eftersom de kännetecknas av hårdvara fingeravtryck kan upptäckas genom att helt enkelt undersöka de uppgifter de tillhandahåller. Detta är fallet med MEMS (Micro Electro-Mechanical Systems) komponenter som accelerometrar och gyroskop, där små skillnader och imprecisions i tillverkningsprocessen bestämmer unika mönster i datautgången. I detta dokument presenterar vi den experimentella utvärderingen av identifieringen av smartphones genom deras inbyggda MEMS-komponenter. I vår studie är tre olika telefoner av samma modell föremål för repeterbara rörelser (som utgör ett repeterbart scenario) med hjälp av en robotarm med hög precision. Mätningarna från MEMS för varje repeterbart scenario samlas in och analyseras. Identifieringsalgoritmen baseras på extraktion av de statistiska egenskaperna hos de insamlade uppgifterna för varje scenario. Funktionerna används i en stöd vektor maskin (SVM) klassificerare för att identifiera smartphone. Resultaten av utvärderingen presenteras för olika kombinationer av funktioner och Inertial Measurement Unit (IMU)-utgångar, som visar att detektionsnoggrannheten är högre än 90 %.
I REF konstrueras accelerationsfingeravtrycket av Support Vector Machine (SVM).
Experimental Identification of Smartphones Using Fingerprints of Built-In Micro-Electro Mechanical Systems (MEMS)
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}