基于重力传感器的身份认证技术研究

doi:10.3969/j.issn.1671-1122.2017.09.014

信息网络安全 ›› 2017, Vol. 17 ›› Issue (9): 58-62.doi: 10.3969/j.issn.1671-1122.2017.09.014

基于重力传感器的身份认证技术研究

张曼¹, 咸鹤群^1,²(), 张曙光¹

1.青岛大学计算机科学技术学院,山东青岛 266071
2. 中国科学院信息工程研究所, 中国科学院网络测评技术重点实验室,北京 100093

收稿日期:2017-08-01 出版日期:2017-09-20 发布日期:2020-05-12
作者简介:
作者简介：张曼（1993—）,女,山东,硕士研究生,主要研究方向为云计算安全;咸鹤群（1979—）,男,山东,博士,副教授,主要研究方向为云计算安全、数据库安全;张曙光（1991—）,男,山东,硕士研究生,主要研究方向为云计算安全。
基金资助:
国家自然科学基金[61303197];山东省自然科学基金[ZR2016FQ02];中国科学院网络测评技术重点实验室开放课题

Research on Identity Authentication Technology Based on Gravity Sensor

Man ZHAN¹, Hequn XIAN^1,²(), Shuguang ZHANG¹

1.College of Computer Science and Technology, Qingdao University, Qingdao Shandong 266071, China
2.Key Laboratory of Network Assessment Technology, Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100093, China

Received:2017-08-01 Online:2017-09-20 Published:2020-05-12

摘要/Abstract

摘要：

用户身份认证是智能终端信息安全和隐私保护的核心问题。基于生物特征的指纹认证方式直接把个人重要的特征信息存储在智能设备上,存在信息泄露隐患。文章基于市场上智能终端内置重力传感器的特点进行研究,使用智能终端的三维加速度计收集用户行为数据,利用用户行为来判断用户身份。为了提高识别精度和识别效率,选取特定的设备姿态作为合法姿态,用户从合法姿态库中选取任意组合,将这个组合作为认证密钥（姿态密钥）。与基于生物特征的认证方式相比,基于用户行为的认证方式不存在个人重要特征泄露的危险,且避免了记忆繁杂的知识型密码。实验证明,该方案的识别精度高。

关键词: 智能终端, 重力传感器, 身份认证, 姿态密钥

Abstract:

User authentication is an essential issue to smart terminal information security and privacy protection. Fingerprint authentication based on biometric features directly stores personal important features information on smart devices, which leads the risk of information leakage. Based on the characteristics of the gravity sensor in the smart terminal in the market, this paper uses the 3D accelerometer of the smart terminal to collect the user behavior data and identify the user. In order to improve the accuracy and efficiency of the recognition, the user can select any combination from the legal gesture library and use the combination as the authentication key (gesture key). Compared with the biometric-based authentication method, the authentication method based on user behaviors does not have the risk of revealing important personal characteristics, and avoids complicated knowledge passwords. Experimental results show that the proposed method has high recognition accuracy.

Key words: smart terminal, gravity sensor, identity authentication, gesture key

中图分类号:

TP393

张曼, 咸鹤群, 张曙光. 基于重力传感器的身份认证技术研究[J]. 信息网络安全, 2017, 17(9): 58-62.

Man ZHAN, Hequn XIAN, Shuguang ZHANG. Research on Identity Authentication Technology Based on Gravity Sensor[J]. Netinfo Security, 2017, 17(9): 58-62.

图/表 9

参考文献 12

[1]	HONG Feng, ZHANG Yongtuo, ZHANG Zhao, et al.WaP: Indoor Localization and Tracking Using WiFi-Assisted Particle Filter[C]// IEEE. Conference on Local Computer Networks, September 8-11, 2014. Edmonton, AB, Canada.NJ: IEEE, 2014:210-217.
[2]	梁颖升, 王琼霄, 马存庆, 等. 一种基于移动终端的可信消息传输方案设计[J]. 信息网络安全, 2015(9): 158-162.
[3]	SIAU K, LIM E P, SHEN Zixing, et al.Mobile Commerce: Promises, Challenges and Research Agenda[J]. Journal of Database Management, 2001, 12(12):4-13.
[4]	刘川葆, 陈明志, 林伟宁,等. HCE模式下一种基于零知识证明的身份认证方法[J]. 信息网络安全, 2017(6): 68-74.
[5]	SHEA J J.Handbook of Fingerprint Recognition [Book Review][J]. Electrical Insulation Magazine IEEE, 2004, 20(5):45.
[6]	GANORKAR S R, GHATOL A A.Iris Recognition: An Emerging Biometric Technology[J]. Proceedings of the IEEE, 1997, 85(9):1348-1363.
[7]	ZHAO W,CHELLAPPA R,PHILLIPS P J,et al.Face Recognition: A Literature Survey[J].ACM Computing Surveys,2003,35(4):399-458.
[8]	王毓娜, 吕秋云. 基于生物识别的网络身份认证新方案[J]. 信息网络安全, 2014(8): 1-5.
[9]	HOLZ C, BUTHPITIYA S, KNAUST M.Bodyprint:Biometric User Identification on Mobile Devices Using the Capacitive Touchscreen to Scan Body Parts[C]// ACM.Conference on Human Factors in Computing Systems, April 18 - 23, 2015. Seoul, Republic of Korea.New York:ACM, 2015:3011-3014.
[10]	OKUMURA F,KUBOTA A,HATORI Y,et al.A Study on Biometric Authentication Based on Arm Sweep Action with Acceleration Sensor[C]//IEEE.Intelligent Signal Processing and Communations,2006. ISPACS’06. International Symposium on, December 12-15. 2006. Tottori, Japan.NJ: IEEE 2006:219-222.
[11]	MATSUO K, OKUMURA F, HASHIMOTO M, et al.Arm Swing Identification Method with Template Update for Long Term Stability[C]// ACM.International Conference on Advances in Biometrics, August 27 - 29, 2007. Seoul, Korea. Heidelberg: Springer-Verlag Berlin, 2007:211-221.
[12]	LIU Jiayang, ZHONG Lin, WICKRAMASURIYA J, et al.User Evaluation of Lightweight User Authentication with a Single Tri-axis Accelerometer[C]// ACM.International Conference on Human-computer Interaction with Mobile Devices & Services, September 15 - 18, 2009. Bonn, Germany.New York:ACM, 2009:1-10.

[1]	刘晓芬, 陈晓峰, 连桂仁, 林崧. 基于d级单粒子的可认证多方量子秘密共享协议[J]. 信息网络安全, 2020, 20(3): 51-55.
[2]	张富友, 王琼霄, 宋利. 基于生物特征识别的统一身份认证系统研究[J]. 信息网络安全, 2019, 19(9): 86-90.
[3]	张顺, 陈张凯, 梁风雨, 石润华. 基于Bell态的量子双向身份认证协议[J]. 信息网络安全, 2019, 19(11): 43-48.
[4]	张敏, 许春香, 黄闽英. 远程医疗环境下面向多服务器的轻量级多因子身份认证协议研究[J]. 信息网络安全, 2019, 19(10): 42-49.
[5]	胡卫, 吴邱涵, 刘胜利, 付伟. 基于国密算法和区块链的移动端安全eID及认证协议设计[J]. 信息网络安全, 2018, 18(7): 7-9.
[6]	游林, 梁家豪. 基于同态加密与生物特征的安全身份认证研究[J]. 信息网络安全, 2018, 18(4): 1-8.
[7]	魏占祯, 王守融, 李兆斌, 李伟隆. 基于OpenFlow的SDN终端接入控制研究[J]. 信息网络安全, 2018, 18(4): 23-31.
[8]	陈付龙, 张紫阳, 王涛春, 谢冬. 一种基于联络信号的物联网安全身份认证方法[J]. 信息网络安全, 2018, 18(11): 40-48.
[9]	孙子文, 李富. 基于HMM与D-S证据理论的手势身份认证方法[J]. 信息网络安全, 2018, 18(10): 17-23.
[10]	亢保元, 王佳强, 邵栋阳, 李春青. 一种适用于异构Ad Hoc无线传感器网络的身份认证与密钥共识协议[J]. 信息网络安全, 2018, 18(1): 23-30.
[11]	武传坤, 张磊, 李江力. 物联网设备信任体系架构与轻量级身份认证方案设计[J]. 信息网络安全, 2017, 17(9): 16-20.
[12]	赵凯利, 李丹仪, 李强, 马存庆. 基于智能移动终端密码模块的身份认证方案实现[J]. 信息网络安全, 2017, 17(9): 107-110.
[13]	周健, 孙丽艳, 段爱华, 施文君. 空间自组织网络区域自治身份认证管理方案研究[J]. 信息网络安全, 2017, 17(8): 45-52.
[14]	刘川葆, 陈明志, 林伟宁, 冯映燕. HCE模式下一种基于零知识证明的身份认证方法[J]. 信息网络安全, 2017, 17(6): 68-74.
[15]	杨玉龙, 彭长根, 郑少波, 朱义杰. 基于移动智能终端的超轻量级移动RFID安全认证协议[J]. 信息网络安全, 2017, 17(5): 22-27.

基于重力传感器的身份认证技术研究

Research on Identity Authentication Technology Based on Gravity Sensor

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