[發明專利]一種移動智能設備傳感器指紋的保護方法

有效

• 申請號: 201910040491.5
• 申請日: 2019-01-16
• 公開（公告）號: CN109766683B
• 公開（公告）日: 2021-10-01
• 發明（設計）人: 張蘭;李向陽;劉慧琦
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學
• 主分類號: G06F21/32
• 分類號: G06F21/32;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京凱特來知識產權代理有限公司 11260
• 代理人: 鄭立明;付久春

本發明公開了一種移動智能設備傳感器指紋的保護方法，包括：步驟1，收集傳感器數據：獲取移動智能設備的運動傳感器的原始數據；步驟2，數據預處理：對獲取的運動傳感器的原始數據進行處理后使數據的數據長度一致并在時間軸上均勻分布；步驟3，基于神經網絡的指紋保護數據對抗訓練：對指紋識別神經網絡模型通過訓練數據進行指紋保護的對抗訓練；步驟4，數據輸出：將實時獲取的傳感器原始數據按步驟2進行預處理后，然后通過訓練后的指紋識別神經網絡模型對預處理后的傳感器原始數據進行指紋保護處理，處理后根據輸出場景輸出無指紋信息的傳感器數據。該方法能成功保護不同設備傳感器的指紋信息且能控制效用損失，不影響相關傳感器使用。

技術領域

本發明涉及移動智能設備安全領域，尤其涉及一種移動智能設備傳感器指紋的保護方法。

背景技術

隨著移動互聯網的繁榮，移動設備的安全和隱私問題成為一個日受關注的問題，精準地識別用戶和用戶的移動設備，使各種移動服務(個性化跨平臺推薦、廣告跨設備服務等)和數據處理(數據融合、數據交易等)成為可能，但是同時也帶來了用戶潛在隱私信息的泄露。現有的獲取設備指紋的方法，常見的如瀏覽器獲取cookie、APP請求安卓設備的IMEI和蘋果設備的IDFA等，由于人們對隱私越來越強烈的關注，這些方法受到了越來越多明確的限制，因此有一些新奇的方法被提出來用于提取設備指紋，比如通過移動設備運動傳感器進行指紋標記的方法。

隨著移動智能設備的普及和基于MEMS的運動傳感器(特別地，加速度計傳感器和陀螺儀傳感器)技術日臻成熟，大部分移動智能設備，比如安卓設備和蘋果設備，都配備了加速度計傳感器和陀螺儀傳感器，這些傳感器成為設備指紋實現的重要途徑，也是重要的隱私泄露途徑。

現在有許多方法來保護設備指紋隱私。現有的一些方法比如瀏覽器的cookie可以被手動清除，用戶可以通過設置來禁止APP獲取安卓設備的IMEI和蘋果設備的IDFA信息等。然而傳感器指紋提取基于硬件，利用了傳感器在制造過程中因為加工工藝的限制導致的異質性，這些傳感器差異在其設備使用聲明周期內幾乎恒定且難以修改，現有的一些保護傳感器指紋隱私的方法，比如校正和加噪，都很難保證同時降低識別精度并且效用損失可控。但目前并沒有很好的保護傳感器指紋的方法，如何防止這些方法暴露用戶隱私且沒有數據的效用損失是迫切需要解決的問題。

發明內容

基于現有技術所存在的問題，本發明的目的是提供一種移動智能設備傳感器指紋的保護方法，能安全處理移動智能設備的傳感器數據，成功保護不同設備傳感器的指紋信息并且能控制效用損失，不影響相關傳感器使用。

本發明的目的是通過以下技術方案實現的：

本發明實施方式提供一種移動智能設備傳感器指紋的保護方法，包括：

步驟1，收集傳感器數據：獲取所述移動智能設備的運動傳感器的原始數據；

步驟2，數據預處理：對獲取的運動傳感器的原始數據進行處理，使處理后得到數據的長度一致并在時間軸上均勻分布；

步驟3，去隱私數據輸出：用預先訓練對抗網絡模型得出的數據生成模型，對所述步驟2預處理后的傳感器原始數據進行指紋保護處理，處理后根據輸出場景輸出無指紋信息的傳感器數據；其中，預先訓練對抗網絡模型得出的數據生成模型通過以下方式得出：用按所述步驟1、2依次處理后得出的傳感器數據作為訓練數據，對對抗網絡模型進行對抗訓練，訓練后得出數據生成模型。

由上述本發明提供的技術方案可以看出，本發明實施例提供的移動智能設備傳感器指紋的保護方法，其有益效果為：

該方法通過在較小修改原始傳感器數據的情況下混淆了其中的指紋特征，保護了傳感器指紋；該方法對用戶行為不敏感，在移動智能設備持有者做任意動作時，如保持靜止、走路、跑步、爬樓梯等，均可以進行處理。本發明的方法能在不影響傳感器功能使用的情況下，有效實現傳感器指紋的保護，能夠廣泛應用于各類移動智能設備保護用戶的身份隱私。

附圖說明