本文關(guān)鍵詞：基于智能手機傳感器的用戶地鐵軌跡推測，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：如今,智能手機在人們生活中已經(jīng)普及。它提供的網(wǎng)絡(luò)或者是多媒體的服務(wù)惠及生活的方方面面。但由此也會引發(fā)一些問題,隨著人們隨處都攜帶智能手機,很多關(guān)鍵信息,例如地理位置,聯(lián)系人甚至是銀行賬號密碼等都存放在手機上面,它大大增加了我們隱私泄露的可能。本文的工作主要專注于智能手機上面隱私泄露問題。從現(xiàn)在的情況看來,智能手機上的移動傳感器,特別是加速度傳感器,已經(jīng)成為了一種別人偷竊用戶隱私的一種重要的邊信道攻擊工具。在本文中,我提出一種新的基于加速度傳感器的攻擊方法,這種攻擊具有很強的危害性：裝載在手機上的惡意程序能夠很輕松地獲取用戶在地鐵上的軌跡信息,并且在此過程中,用戶根本毫無察覺到自己的信息已經(jīng)被收集了。本文首先從各種各樣的混合的數(shù)據(jù)中取出地鐵的相關(guān)數(shù)據(jù),然后再提出自己的從這些地鐵相關(guān)數(shù)據(jù)中推測手機用戶的隱私的方法,本文的方法主要采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法得到很多地分類器,從這些分類器中就可以分析出地鐵用戶的具體的位置。當(dāng)然,有監(jiān)督的學(xué)習(xí)需要攻擊者事先收集到大量的已經(jīng)標(biāo)記好的在各個站點的相關(guān)的數(shù)據(jù)才行,這種方法遇到的問題就是在大城市中會有多條地鐵線,這樣采集的工作量會非常的大。于是本文提出了一種改進的使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方式的方法來解決此問題,在半監(jiān)督的方法中,攻擊者只需要收集較少的一部分特征明顯的數(shù)據(jù)。本文的實驗在自己收集的大量的數(shù)據(jù)集合上就行,這個數(shù)據(jù)集超過了120個小時的數(shù)據(jù),包含了6條地鐵線上的數(shù)據(jù)分析,足跡涉及3個主要的城市(南京,上海,蘇州)。結(jié)果表明,如果用戶乘坐的地鐵達到4或者6站的時候,本文的準(zhǔn)確率分別是89%和94%.在文章的最后,本文也討論了這種攻擊的一些防御方法。
【關(guān)鍵詞】：加速度傳感器 位置隱私 地鐵 數(shù)據(jù)集
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP212
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 問題背景和研究意義10-11
• 1.2 相關(guān)工作11-12
• 1.3 本文工作12-15
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)15-18
• 第二章 基于智能手機傳感器隱私推測的工作18-20
• 第三章 基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本攻擊方案20-36
• 3.1 攻擊方法的整體概述20-22
• 3.2 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換22
• 3.3 抽取地鐵相關(guān)的數(shù)據(jù)22-26
• 3.4 地鐵相關(guān)數(shù)據(jù)的劃分26-28
• 3.5 站點的識別28-34
• 3.5.1 特征選擇29-32
• 3.5.2 分類32-34
• 3.6 錯誤容忍的軌跡推測34-36
• 第四章 基于非監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)化的攻擊方案36-40
• 4.1 非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的推測算法36-40
• 第五章 實驗40-48
• 5.1 抽取地鐵相關(guān)數(shù)據(jù)的精確度40-41
• 5.2 地鐵數(shù)據(jù)劃分的精確度41-42
• 5.3 基本攻擊的精確度42-44
• 5.4 改進后的攻擊的準(zhǔn)確度44-45
• 5.5 電量消耗分析45-48
• 第六章 防御方案和數(shù)據(jù)集的發(fā)布48-52
• 6.1 防御方案48
• 6.2 數(shù)據(jù)集的發(fā)布48-52
• 第七章 總結(jié)和展望52-54
• 參考文獻54-58
• 攻讀碩士期間的科研成果58-60
• 致謝60-61

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