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Il professore di informatica adotta un approccio “pratico” alla sicurezza degli smartphone

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Chen Wang, professore assistente di informatica della LSU. Credito: LSU College of Engineering

Poiché gli smartphone sono diventati più sofisticati nel corso degli anni, anche le loro misure di sicurezza di accompagnamento sono diventate più sofisticate. Le password semplici sono state sostituite da impronte digitali e riconoscimento facciale. Tuttavia, questi metodi non risolvono il problema della privacy delle notifiche.

Ad esempio, condividere il telefono con un amico, un familiare o un altro individuo, o anche lasciarlo brevemente su una superficie vicina, potrebbe esporre la tua privacy sotto forma di chiamata in arrivo, e-mail, promemoria o notifica dell’app. L’accesso guidato iOS esistente e le funzionalità multi-account Android sono state testate per risolvere questo problema, ma non hanno avuto successo.

LSU Computer Science Assistant Professor Chen Wang crede di poter avere la risposta. In particolare, sta lavorando con il dottorando del terzo anno Long Huang su un metodo di verifica della mano che assicura che l’utente corretto tenga lo smartphone prima di visualizzare contenuti potenzialmente sensibili. Il loro recente articolo su questo argomento è stato pubblicato a Mobicom 2021, la conferenza internazionale annuale sul mobile computing e il networking.

Quando viene riprodotto un tono di notifica, il microfono del telefono registra il suono. Un algoritmo basato sull’intelligenza artificiale elabora il suono ed estrae le caratteristiche biometriche in modo che corrispondano al profilo delle caratteristiche dell’utente o all’impugnatura registrata. Se c’è una corrispondenza, la verifica ha esito positivo e l’anteprima della notifica viene visualizzata sullo schermo. In caso contrario, viene visualizzato solo il numero di notifiche in sospeso.

“Consideriamo questo un tentativo per il design della sicurezza di abbracciare l’arte”, ha affermato Wang, la cui esperienza è in sicurezza informatica e privacy, rilevamento e informatica mobile, comunicazioni wireless, tra le altre aree. “Scopriamo che durante la riproduzione di musica con un telefono, le nostre mani che ci teniamo spesso sentono i battiti, che sono causati dalle vibrazioni della superficie del telefono. Questo è un modo in cui il suono della musica ci trasmette informazioni. Poiché i suoni della musica sono segnali, possono essere assorbito/smorzato, riflesso o rifratto dalle nostre mani.

“Utilizziamo quindi il microfono del telefono per catturare i suoni rimanenti per vedere come rispondiamo alla musica. Poiché le persone hanno mani di dimensioni, lunghezze delle dita, punti di forza e forme delle mani diverse, l’impatto sui suoni è diverso e può essere appreso e distinto di AI.In questo modo, sviluppiamo un sistema per utilizzare i toni di notifica per verificare la mano che impugna per la tutela della privacy delle notifiche.Questo è molto diverso dai precedenti lavori di rilevamento acustico, che si basano tutti su suoni dedicati, impercettibili o fastidiosi per l’orecchio umano. ”

Il progetto è uno dei due supportati dal Louisiana Board of Regents su cui Chen sta lavorando coinvolgendo smartphone e mani degli utenti. L’altro, in collaborazione con la studentessa del secondo anno di dottorato Ruxin Wang e la laureata in informatica Kailyn Maiden, usa il dorso della mano che tiene il telefono dell’utente per la verifica presso i chioschi, come quelli usati per ordinare cibo, stampare biglietti, e check-out automatico al negozio di alimentari. Questa ricerca sarà pubblicata come lavoro di ultima generazione alla Conferenza ACM CHI del 2022 sui fattori umani nei sistemi informatici. Una breve demo può essere visualizzata qui.

“Quando un utente trattiene [his or her] telefono vicino al chiosco per l’autenticazione basata su NFC o codice QR, il dorso della mano dell’utente viene catturato da una fotocamera sul chiosco”, ha affermato Wang. “Un metodo basato sull’intelligenza artificiale elaborerà l’immagine della mano e la confronterà confrontarlo con l’immagine della mano registrata dall’utente controllando la forma della mano di presa, i modelli/il colore della pelle e il gesto di presa. Nota qui, l’identità dell’utente è stata rivendicata dai tradizionali metodi NFC o QR-code mentre trasmettono il token di sicurezza dell’utente. Pertanto, qui forniamo un’autenticazione a due fattori al chiosco: il token di sicurezza e la biometria della geometria della mano di presa”.

Wang ha aggiunto che lui e gli studenti stanno migliorando i sistemi di autenticazione e conducendo studi sugli utenti con più partecipanti e metodi del dispositivo. Stanno anche esaminando i fattori di impatto sull’uso pratico di questi sistemi, compresi il rumore ambientale e le condizioni di luce. Inoltre, stanno studiando potenziali attacchi, ad esempio una mano finta in silicone stampata in 3D e attacchi di riproduzione acustica.

Wang prevede di commercializzare queste tecniche in tre anni.


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