Human-centered wireless sensing aims to understand the fine-grained environment and activities of a human using the diverse wireless signals around her. The wireless sensing community has demonstrated the superiority of such techniques in many applications such as smart homes, human-computer interactions, and smart cities. Like many other technologies, wireless sensing is also a double-edged sword. While the sensed information about a human can be used for many good purposes such as enhancing life quality, an adversary can also abuse it to steal private information about the human (e.g., location, living habits, and behavioral biometric characteristics). However, the literature lacks a systematic understanding of the privacy vulnerabilities of wireless sensing and the defenses against them. In this work, we aim to bridge this gap. First, we propose a framework to systematize wireless sensing-based inference attacks. Our framework consists of three key steps: deploying a sniffing device, sniffing wireless signals, and inferring private information. Our framework can be used to guide the design of new inference attacks since different attacks can instantiate these three steps differently. Second, we propose a defense-in-depth framework to systematize defenses against such inference attacks. The prevention component of our framework aims to prevent inference attacks via obfuscating the wireless signals around a human, while the detection component aims to detect and respond to attacks. Third, based on our attack and defense frameworks, we identify gaps in the existing literature and discuss future research directions.


翻译:以人为中心的无线遥感旨在了解人类使用周围各种无线信号的精密环境和活动。无线遥感界已经展示了这种技术在智能家庭、人机互动和智能城市等许多应用中的优越性。与许多其他技术一样,无线遥感也是一把双刃剑。虽然关于人类的感知信息可以用于提高生活质量等许多良好目的,但对手也可以滥用它来窃取关于人类的私人信息(例如,地点、生活习惯和行为生物鉴别特征)。然而,文献缺乏对无线遥感的隐私脆弱性和防线防御的系统理解。在此工作中,我们的目标是弥合这一差距。首先,我们提出一个框架,将无线遥感攻击系统化。我们的框架由三个关键步骤组成:部署嗅觉装置,嗅探无线信号,以及推断私人信息。我们的框架可以用来指导新的推断攻击的设计,因为不同的攻击可以对这三个步骤进行不同。第二,我们建议对无线感感感感感感感感测和防御的隐私框架进行系统防御,同时对以无线攻击进行系统防御,对以攻击进行系统防御进行防御,对以攻击进行系统探测,目的是探测,对以攻击进行反射。

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员