黑客可以使用其传感器数据猜测您的手机PIN码

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研究团队采用机器人手机并安装了一个定制应用程序，该应用程序从六个传感器收集数据：加速度计，陀螺仪，磁力计，接近传感器，气压计和环境光传感器。

“当您按住手机并输入别针码时，按下1,5或9时手机的移动方式就大不相同了。同样，用右手拇指按1会比按下9时阻挡更多光线，”他与他的同事大卫·贝伦先生和伯恩哈德·荣克博士共同度过了10个月。

分类算法使用从三个人收集的数据进行训练，每个人在手机上输入一组70个四位数的密码。同时，它记录了相关的传感器反应。

被称为深度学习的分类算法能够对每个传感器赋予不同的重要性权重，这取决于每个传感器对被按压的不同数字的敏感程度。这有助于消除它认为不太重要的因素，并提高别针检索的成功率。

虽然每个人在他们的手机上输入安全密码的方式不同，但科学家们表明，随着时间的推移，更多人的数据会被提供给算法，成功率也会提高。

因此，虽然恶意应用程序可能无法在安装后立即正确猜测别针，但是使用机器学习，它可以从每个手机中收集数千个用户的数据，以了解他们的别针输入模式，然后在以后发起攻击时成功率要高得多。

这项研究表明，使用侧通道可以攻击具有看似强大安全性的设备，因为传感器数据可能被恶意应用程序转移，以监视用户行为并帮助访问别针和密码信息等。

“随着泄露密码的可能性，我们担心手机传感器信息的访问可能会对用户的行为产生过多的影响。这对个人和企业都应该紧急关注具有重大隐私意义，”甘教授说。巴辛博士表示，移动操作系统将来可以限制对这六个传感器的访问，这样用户就可以主动选择只向需要它们的可信应用程序授予权限。

为了确保移动设备的安全，巴辛博士建议用户使用超过四位数的别针，以及其他身份验证方法，如一次性密码，双因素身份验证以及指纹或面部识别。

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