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J-GLOBAL ID：202202292798567852   整理番号：22A0788128

スマートフォンジャイロスコープによるユーザ入力の推論【JST・京大機械翻訳】

Inferring User Input through Smartphone Gyroscope

著者 (6件)： Huang Shengyuan (Beijing Electronic Science and Technology Institute,Department of Electronic and Communication Engineering,Beijing,China) ,  Wu Ruilong (Beijing Electronic Science and Technology Institute,Department of Electronic and Communication Engineering,Beijing,China) ,  Wang Yuchen (Beijing Electronic Science and Technology Institute,Department of Electronic and Communication Engineering,Beijing,China) ,  Sun Yiyue (Beijing Electronic Science and Technology Institute,Department of Electronic and Communication Engineering,Beijing,China) ,  Zhang Jianyi (Beijing Electronic Science and Technology Institute,Department of Electronic and Communication Engineering,Beijing,China) ,  Li Xiuying (Beijing Electronic Science and Technology Institute,Department of Electronic and Communication Engineering,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCECE  ページ： 623-628  発行年： 2022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： 現在,スマートフォンは個人プライバシー漏洩のための重要な方法になっている。スマートフォンに組み込まれたセンサは,低優先度アクセスポリシーを持つ。攻撃者は,認証なしでセンサデータを得ることができた。したがって,スマートフォンキーボードのためのMEMSジャイロスコープに基づく入力認識攻撃方式を提案した。ユーザクリックスクリーンの間のジャイロスコープ3軸データの収集と解析により,深い学習モデルをユーザ入力とジャイロスコープデータの間のマッピングのために確立する。このモデルを入力認識モデルと呼ぶ。この方式の攻撃効率を改善するために,著者らは,ジャイロデータから特徴情報を抽出するためにウィンドウ関数を設計した。特徴を二値画像に変換し,次に,残差ネットワークを用いて入力認識モデルを訓練した。このモデルの精度は96%以上に達し,再現率とF1値は他より良好である。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習モデル ,  ネットワーク ,  キーボード ,  残差 ,  スクリーン ,  プライバシー ,  センサ ,  *ジャイロスコープ ,  認知モデル ,  二値画像 ,  優先度 ,  *スマートフォン ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 三軸 ,  攻撃者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： ユーザ入力 ,  推論