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J-GLOBAL ID：201702272162833824   整理番号：17A0943380

smartwatch慣性センシングによるスマートフォンkeypressの推論【Powered by NICT】

Inferring smartphone keypress via smartwatch inertial sensing

著者 (4件)： Sen Sougata (Singapore Management University, Singapore) ,  Grover Karan (IIIT Delhi, India) ,  Subbaraju Vigneshwaran (Singapore Management University, Singapore) ,  Misra Archan (Singapore Management University, Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PerCom Workshops  ページ： 685-690  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの利点のために,センサリッチsmartwatchesと手首に付けられたウェアラブルデバイスは急速に人気を獲得している。これらのデバイスの人気は,プライバシー問題を提起する。本論文では,そのようなプライバシー問題:スマートフォン上でのユーザのタッチ事象の位置を抽出する,同じ腕上のユーザによる摩耗smartwatchの慣性センサデータを使用することの可能性を調べた。これは主要な関心事であるそれを備えた入力からプライベートや機密情報を抽出するために攻撃者に対して可能かもしれないためだけでなく,攻撃モードが攻撃されるデバイスとは異なるデバイス(smartwatch)を利用している(スマートフォン)ものではない。ユーザ調査により,そのような攻撃が可能であることを見出した。より詳しくいえば,ここでは,±2隣接鍵の誤差限界,qwertyキーボード上のユーザの侵入パターンを推定73.85%の精度である。可能な予防機序として,慣性センサデータにほとんど白色雑音を加えること推論精度を低下させるほぼ30%,マクロジェスチャ認識の精度に影響を与えずにできることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： キーボード ,  プライバシー ,  *スマートフォン ,  摩耗 ,  利用調査 ,  高速度
準シソーラス用語： ジェスチャー認識 ,  攻撃者 ,  機密情報 ,  慣性センサ ,  ウェアラブルデバイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 入出力装置  (JC04050U) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 慣性 ,  センシング ,  スマートフォン ,  推論