信息安全大赛决赛最终作品简介

1、2015 年大学生竞赛作品简介作品名称： 基于Silense 的 Android 静默保护技术电子邮箱：提交日期： 2015 年 5 月 29 日填写说明1. 所有参赛项目必须为一个基本完整的设计。参赛作品简介旨在能够清晰准确地阐述（或图示）该参赛队的参赛项目（或方案）。2. 参赛作品简介采用A4纸撰写。除标题外，所有内容必需为宋体、小四号字、1.5倍行距。3.参赛作品简介不超过6页A4纸。4.参赛作品简介模板里已经列的内容参考，作者也可以多加内容。5.为保证网评的公平、公正，作品简介中应避免出现作者所在学校、院系和指导教师等的信息。摘要随着智能的发展普及，智能的容量越来越高、功能越来越强大，

2、智能中了大量的个人隐私数据，与此同时各种与相关的安全和隐私问题也日益严重。其中，丢失被他人拾获或被他人借用时窥探的危害尤其严重。目前常用的图形或技术，虽然在一定程度上能够避免隐私泄漏，但是频繁的让用户输入或严重影响用户的使用体验和工作效率；另外，这些技术都不能持续性地检测用户合份，属，即输对一次，不会对用户再次确认，也不能针对用户进行分级保护，对用户的重要数据和隐私造成，存在严重的安全隐患。为了既精确识别用户的、又不影响用户的使用体验，团队提出了一种基于 Silense 的隐私静默保护技术。Silense 是一种主要采用数据分析领域的支持向量机（SVM）理论实现的机器学习算法。Silense

3、利用智能的传感器学习机常操作特征通过加速计和陀螺仪测量用户行为造成的屏幕移动量，以及压力、接触时长、指尖面积，并构建机主的行为特征库。使用支持向量机理论从行为特征库提取出用户生物识别模型。生物识别模型建立之后，由 Silense 服务对进行静默保护，不需要用户输入及，通过点击和滑动等动作判断行为发起人是否为机主，并在检测到安全后，自动触发隐私保护和数据控制，从而达到隐私保护的目的。团队经长时间的探究与实验，实现了使用 Silense服务，时时监测，静默识别，自动采取分级保护措施，对用户重要数据和隐私提供有效保护。通过对多位使用者进行实验测试，测试效果很好的满足初期设计需求。作品无需用户输入，根

4、据用户使用时的行为特征，高精度低延时的识别用户，对采取限制措施，保护用户的隐私安全。：Silense行为特征库生物识别模型静默保护一概述随着智能设备的推广，需求的增加，设备所有者的隐私等风险也逐渐增加，这不仅因为某些应用程序不够安全，还因为用户经常与朋友、亲人设备因而造成隐私。据，在将设备借予他人使用的时候，大部分用户很在意个人隐私，以及重要资料的完整性。因此，识别用户成为移动设备个性化服务和数据控制的一个重要组成部分。目前，传统的PIN码、面部识别等是最普遍的认证方式，但是它们存在着各种各样的弊端：其一，人偷看PIN码、使用膜，面部识别的时候用蒙混过关等都会造成用户隐私；其二，传统的识别认证

5、不针对具体的应用，属密码，不对用户进行再确认，无法做到分级保护用户隐私或数据的效果；其三，在将设备借予他人之前设置保护（等），在很多的场合常会使机主很尴尬，因为这表明你对别人的不信。针对如上原因，团队提出了静默保护技术和分级保护隐私策略的方案。在使用移动设备的时候，大部分人会在不知不觉中遵循一定的个人，不同人之间在触摸手势（点击、滑动等）、触摸压力和持续时间等方面都存在一定的差异。在方案中，使用Silense服务，持续对使用者的行为进行监测，识别使用者的；对当前监测到异常使用行为，予以判定，唤醒保护措施，开启隐私保护和控制，进而很好的保护用户的隐私；当设备所有者在使用时，设备主人可以顺畅的使用

6、设备，诸多限制被取消。二设计与实现2.1 Silense 服务的设计Silense是一种主要采用数据分析领域的支持向量机（SVM）理论实现的机器学习算法。支持向量机模型是追求结构风险最小化的一种算法，在小样本学习中有很强的优势。触摸屏幕时，会产生两种效果：其一，手指触摸屏幕产生信息，如触摸时长，触摸位置，触摸压力；其二，加速度计和陀螺仪数值变化反映出受力后的状态信息。根据已有的研究，以上信息，可以用户使用的。起初，Silense服务在收集用户使用的数据，建立用户独特的习惯模型；初期模型建立后，用以识别使用者，并采取不同的隐私保护措施以保护用户隐私。之后，收集到用户以外的多个使用者使用数据，将模

7、型升级，成为二分类模型，用以较准确的识别出使用者。在形成二分类模型后，采取SVM组合策主要使用二分类模型，辅以初期模型验证，以便输出高可靠的结论。如图2-1所示：图 2-1 Silense 服务2.2 隐私保护功能的实现隐私保护模块可以为提供多级保护措施，亲朋好友使用时可以提供访客密码，保护自己想隐藏的数据，丢失后，可以全面保护，必要时清除数据数据，防止数据。此部分框架如图 2-2 所示：图 2-2 隐私保护模块框架图由以下几个部分组成：1.不的输入框当识别为访客使用时，自动弹出输入框，用户继续使用，只有输入正确的才能。2.应用进入访客模式后，当用户点击需要的应用时，弹出应用的框，起到应用的目

8、的。3.隐藏联系人进入访客模式后，自动隐藏相关联系人的联系信息，和，当退出访客模式后，隐藏的信息自动还原回。4.销毁数据在输入框界面，频繁输错时会锁定一定时间，输错次数越多，锁定的时间越长，当达到预定的极限值时清除中的所有数据。三测试与分析支持向量机（SVM）模式识别模块中，用 10 位的队列去存取每次的滑动概率，当队列中全部存入数据时，开始做出判断。当每次正确输入，输入框时，队列会被清空，重新开始数据。随机选取了 30 位做测试，在能做任何操作的情况下，完全按照自己使用的去使用测试。每次在弹出输入框，并输入主人后，开始在屏幕上操作的次数，直到再次弹出输入框停止计数，每位记录 5 次操作数，共

9、得到 150 组操作次数的数据。对此 150 组数据进行分组统计，横坐标为操作次数，纵坐标为相应分段的数据，得到的统计图如图 3-1 所示，不同操作次数占 150 组测试数据的比例如图 3-2 所示：图 3-1 操作次数统计图图 3-2 比例统计图从图表中可以看出，大部分数据集中在 10 到 16 之间，数的数据会明显高于其它数据。操作次数大于 16 的总共有 8 次，在 10 到 16 之间的概率为 142/150 = 94.7%。从测试可以看出，在用户操作10 次左右时，有极大的概率能够判断出用户的，总体来说，应用效果较好。四应用前景分析基于Silense的静默保护技术具有成本低、安全性高

10、、用户体验良好的特点，具有广泛的应用前景。1. 成本低利用触屏设备现有的陀螺仪、加速计等传感器，无需模块等额外的硬件模块，即可实现静默保护技术，成本很低；2. 持续保护、安全性高利用行为特征具有非性和难以的特点，基于Silense的静默保护技术在触屏设备被使用的整个过程都在实时的监测行为发起人是否是设备主人。传统的PIN码、图形、都存在被偷看、的弊端，相比较而言， 基于Silense的静默保护技术无需即可对移动设备提供持续的保护，安全性更高。3. 用户体验良好基于Silense的静默保护技术不需要用户、更不会频繁的让用户输入，能够在不影响用户使用体验的情况下，静默透明的实现用户的验证，用户体验非常好。4. 应用前景广泛、平板电脑、智能手表等触屏设备越来越多，基于Silense的静默保护技术可以从Android推广到iOS，可以从设备推广到平板电脑、智能手表等各种触屏设备，应用前景极其广泛。五创新点总结1.静默保护技术无需输入或，但能实现对隐私数据的静默持续保护；2.针对行为特征具有非性和难以的特点设计的匹配算法，可以高精度、低延迟的识别行为发起人；3.采用分级保护技术，兼顾用户的体验又能在必要时对隐私数据进行、甚至销毁处理。六未来工作作品是团队针对当前智能的隐私数据安全问题而设计的，目前其预期