背 景
恶意软件未经授权录制用户的声音,侵犯了移动用户的隐私。任何安装了音频访问权限的应用程序都可能在任何时候秘密记录任何信息。现阶段针对麦克风等音频设备的隐私权限问题,都需要对隐私控制系统做出重大修改来解决。为此,本文提出了SafeChat解决方案。它无需改变操作系统设置,只通过声掩蔽的方式来保护用户的通话隐私。具体来说,在声掩蔽处理后,授权的录音应用比未经授权的录音应用能够恢复出更多的秘密信息,SafeChat在实验中表现出高达26db的信号强度差异,有效降低语音识别引擎的准确率。
传统解决方案
相关解决方案
本文解决方案
图1.声掩蔽APP SafeChat的模型
系统设计
图2.系统设计
手机App部分
掩蔽声选取
消除目标接收端噪声和干扰
图3.消除目标接收端噪声和干扰的信号对比图示
图4.四种声掩蔽指标的解释和能量比
实验总结
图5. 掩蔽声的噪声和干扰声量大小的影响
设备校准
安全威胁模型
假设前提
安全性保障
实验结果
图6. 在不同设备上校准SafeChat的设置
图7. 实验设置
安全威胁模型所基于的数据集是TIDIGIT。TIDIGITS的语音音频由运行SafeChat的手机旁边的一台笔记本电脑播放。测试参与者被要求读一个随机生成的8位数字。
图8. 用户学习app界面
图9. 掩蔽声音在不同设备上的有效性
参考文献
[1]Nazir Saleheen. mSieve: Differential Behavioral Privacy in Time Series of Mobile Sensor Data. In Proceedings of ACM UbiComp ’16. 706–717
[2]Yu-Chih Tung, Kang G. Shin, and Kyu-Han Kim. Analog Man-in-the-middle Attack Against Link-based Packet Source Identification. In Proceedings of ACM MobiHoc ’16. 331–340
[3]Souvik Sen, Naveen Santhapuri, Romit Roy Choudhury, and Srihari Nelakuditi. [n.d.]. Successive Interference Cancellation: A Back-of-the-envelope Perspective. In Proceedings of the 9th ACM Hotnets ’10. 17:1–17:6.
[4]R. Gary Leonard and George Doddington. [n.d.]. TIDIGITS Dataset.
中国保密协会
科学技术分会
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作者:潘泊凡
责编:郝璐萌
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原文始发于微信公众号(中国保密协会科学技术分会):利用声掩蔽保护手机通话中的音频隐私
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