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# Informatique# Cryptographie et sécurité

Améliorer la sécurité des appareils portables intelligents grâce à la reconnaissance de la démarche

Un nouveau système améliore l'exactitude de l'identification et la confidentialité des données pour la technologie portable.

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Les appareils portables intelligents (SWD) sont devenus une partie de notre quotidien, nous aidant avec la santé, le fitness, et même les paiements. Ils sont équipés de divers capteurs qui collectent des données sensibles sur nos activités quotidiennes. Malgré leur utilité, ces appareils soulèvent des préoccupations sérieuses concernant la vie privée et la sécurité.

La méthode la plus courante pour accéder à ces appareils, c'est par les mots de passe. Malheureusement, cette méthode a prouvé qu'elle n'est pas sécurisée. Des chercheurs ont découvert que les saisies de mots de passe peuvent être suivies, permettant aux attaquants de deviner les numéros d'identification personnelle (PIN) utilisés pour accéder aux appareils.

Besoin de Meilleures Méthodes d'Identification

Vu les risques associés aux méthodes de mots de passe traditionnelles, il y a un besoin d'options plus sécurisées. L'identification biométrique, qui utilise des traits physiques uniques comme les empreintes digitales ou la reconnaissance faciale, offre une alternative. Cependant, certaines formes d'identification biométrique, comme la reconnaissance faciale ou des empreintes digitales, peuvent ne pas bien fonctionner avec tous les appareils portables intelligents parce qu'ils manquent du matériel nécessaire.

L'identification par démarche, qui analyse la façon dont une personne marche, présente une solution efficace. Beaucoup d'appareils portables intelligents ont des capteurs intégrés, comme des accéléromètres et des gyroscopes, qui peuvent fournir des données pour ce type d'identification. La démarche est un mouvement complexe qui est difficile à reproduire, ce qui en fait un excellent trait biométrique pour les SWD.

Problèmes avec les Méthodes Actuelles d'Identification par Démarche

Bien que l'identification par démarche ait du potentiel, les méthodes existantes rencontrent encore des défis. Beaucoup d'entre elles peinent avec la précision et ne protègent pas adéquatement la vie privée des données de démarche qu'elles collectent. De plus, peu d'entre elles ont mis en place des mesures de sécurité appropriées pour garantir que les données partagées entre les appareils restent privées.

Présentation d'une Nouvelle Approche pour l'Identification par Démarche

Pour résoudre ces problèmes, un nouveau système a été proposé. Ce système combine un type spécial de réseau de neurones avec des stratégies de cryptage pour améliorer à la fois la précision de l'identification et la Confidentialité des données.

Le Réseau Avancé Bi-Directionnel à Mémoire Longue et Courte (ABLSTM)

Au cœur de ce système se trouve un réseau de neurones avancé appelé ABLSTM. Ce processus de réseau est conçu pour mieux identifier les caractéristiques uniques de la démarche en utilisant deux couches d'analyse. Il ne se concentre pas seulement sur les données actuelles mais regarde aussi les données précédentes, offrant une vue plus complète du modèle de marche d'une personne.

Lors des tests, le réseau ABLSTM a atteint un taux de précision de 95,28 % pour identifier les utilisateurs, ce qui représente une amélioration significative par rapport aux méthodes précédentes.

La Méthode de Cryptage pour la Protection des Données

En plus du réseau ABLSTM, une nouvelle méthode de cryptage appelée Transformation Orthogonale Stochastique (SOT) a été développée. Cette méthode aide à sécuriser les données de démarche en les transformant en un format crypté. Même si quelqu'un accédait aux données, il trouverait presque impossible de les utiliser sans la clé de décryptage correcte.

La méthode SOT s'est révélée efficace contre certains types d'attaques, ce qui signifie qu'elle peut résister aux tentatives de hackers de mal utiliser les données.

Le Schéma de Cryptage Basé sur la Biométrie

Une autre partie de ce nouveau système est le schéma de cryptage basé sur la biométrie (BBE). Une fois l'identification par démarche terminée, ce schéma permet des interactions sécurisées entre les appareils en utilisant les données de démarche comme une forme de clé de cryptage.

Au lieu de se fier aux méthodes traditionnelles pour partager des messages, le système BBE utilise les caractéristiques de démarche pour protéger les informations sensibles transférées entre les appareils. Cela ajoute une couche de sécurité supplémentaire qui n'est pas présente dans beaucoup de systèmes actuels.

Avantages du Nouveau Système

Le système proposé offre plusieurs avantages :

  1. Haute Précision : La capacité du réseau ABLSTM à identifier avec précision les utilisateurs renforce la sécurité globale des appareils portables intelligents.

  2. Sécurité des Données : La méthode de cryptage SOT garantit que les caractéristiques de démarche personnelles restent privées, rendant difficile l'accès pour des utilisateurs non autorisés.

  3. Messagerie Sécurisée : Le schéma BBE permet une communication sécurisée entre les SWD, protégeant la vie privée des informations partagées.

Comment Fonctionne le Système

Voici une version simplifiée de comment fonctionne l'ensemble du système :

  1. Enregistrement : Lorsque l'utilisateur configure son SWD pour la première fois, il collecte des données de démarche grâce à ses capteurs intégrés. Ces données sont traitées et converties en un modèle de référence, qui est ensuite crypté et stocké en toute sécurité.

  2. Identification : Lors des utilisations suivantes, l'appareil collecte à nouveau des données de démarche. Ces nouvelles données sont comparées au modèle de référence crypté stocké dans le cloud. S'il y a une correspondance, l'accès est accordé à l'utilisateur.

  3. Communication Sécurisée : Si l'utilisateur veut partager des informations ou des messages, le système BBE utilise ses caractéristiques de démarche cryptées comme clés, garantissant que seuls les appareils autorisés peuvent lire les messages.

Défis et Directions Futures

Bien que ce nouveau système montre beaucoup de promesses, il reste des défis à relever. Par exemple, la méthode actuelle sépare l'extraction des caractéristiques de démarche et le cryptage en deux étapes distinctes. Les recherches futures pourraient se concentrer sur la combinaison de ces étapes pour améliorer encore la sécurité. De plus, explorer l'intégration de plusieurs caractéristiques biométriques pourrait renforcer davantage les méthodes d'identification.

Conclusion

En conclusion, les appareils portables intelligents ont un grand potentiel pour améliorer nos vies, mais les préoccupations concernant la vie privée et la sécurité doivent être prises en compte. L'intégration de la technologie avancée d'identification par démarche avec des méthodes de cryptage représente un pas en avant significatif pour créer un environnement plus sûr pour les utilisateurs de ces appareils. Au fur et à mesure que la technologie avance, des systèmes plus robustes continueront à émerger, renforçant encore la sécurité des données personnelles.

Source originale

Titre: Gait-Based Privacy Protection for Smart Wearable Devices

Résumé: Smart wearable devices (SWDs) collect and store sensitive daily information of many people. Its primary method of identification is still the password unlocking method. However, several studies have shown serious security flaws in that method, which makes the privacy and security concerns of SWDs particularly urgent. Gait identification is well suited for SWDs because its built-in sensors can provide data support for identification. However, existing gait identification methods have low accuracy and neglect to protect the privacy of gait features. In addition, the SWD can be used as an internet of things device for users to share data. But few studies have used gait feature-based encryption schemes to protect the privacy of message interactions between SWDs and other devices. In this paper, we propose a gait identification network, a bi-directional long short-term memory network with an attention mechanism (ABLSTM), to improve the identification accuracy and a stochastic orthogonal transformation (SOT) scheme to protect the extracted gait features from leakage. In the experiments, ABLSTM achieves an accuracy of 95.28%, reducing previous error rate by 19.3%. The SOT scheme is proved to be resistant to the chosen plaintext attack (CPA) and is 30% faster than previous methods. A biometric-based encryption scheme is proposed to enable secure message interactions using gait features as keys after the gait identification stage is passed, and offers better protection of the gait features compared to previous schemes.

Auteurs: Yu Su, Yongjiao Li, Zhu Cao

Dernière mise à jour: 2024-02-24 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2402.15797

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2402.15797

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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