利用Wifi信号的按键识别算法教程文件.pptx

Keystroke Recognition Using WiFi Signals利用Wifi信号的按键识别方法熊正强2015.11.17 目录研究背景核心思想和系统基本架构技术挑战相关工作系统评测总结和体会 研究背景随着互联网的快速发展和信息化程度的不断提高，互联网深刻影响着政治、经济、文化等各个方面，保障信息安全的重要性日益凸显，加强对互联网上各类信息的管理应引起高度重视。按键（Keystroke）隐私在确保计算机系统安全和用户人隐私方面的作用尤为关键。因为用户用键盘正在输入的可能是一串密码或者其他极为隐私的敏感信息内容。在此基础上，文章首次提出了借助Wifi信号来识别按键的方法。并提出了一种基于Wifi信号的按键识别系统，文章中称之为Wikey系统。这种Wikey系统可以借助两个目前市场上可买到的Wifi装置来实现：一个信号发射器（比如Wifi路由器），一个信号接收器（比如一台笔记本电脑）就可以组成一个简单的Wikey系统。核心思想和系统基本架构核心思想：每个键的按键都会给Wifi信号引入对应的多径失真，这种独特性可以被用来识别按键。当某个人按下某一个特定的按键时，该用户的双手以及手指会按照某种特定的形式和方向移动，并因此会形成一种特殊的模式。这种模式可以用一组记载信道状态信息值（Channel State Information（CSI））的时间序列表示，文章中将此定义为该特定按键下的CSI-波形。核心思想和系统基本架构系统基本架构：文章首次提出了一种基于Wifi信号的按键识别系统--Wikey系统。Wikey系统有两个市场上可买到的Wifi设备组成：一个发射器（比如无线路由器），一个接收器（比如一台笔记本电脑）。发射器连续的发射Wifi信号，接收器连续的接收。当一个人在键盘上按键时，在Wikey系统接收端会根据信道状态信息值（CSI）的改变来识别按键。The receiverThe sender 技术挑战第一个技术难题是：分离出信道状态信息值（CSI）的时间序列，并分辨出每次按键动作的开始时间点和终止时间点。第二个技术难题是：如何提取37个按键（10个数字，26个字母和一个空格键）的不同特征，并建立对应的分类模型。第三个技术难题是：如何在相邻按键所产生的CSI值接近的情况下，比较出任意两个不用按键的区别，也是能否正确识别按键的关键。 相关工作新理念：Device-Free Activity Recognition（不借助特定设备的人类活动识别）。The WiKey system using COTS devices： i.e. a TP-Link TL-WR1043ND WiFi router and a Lenovo X200 laptop with Intel 5300 WiFi NIC.利用从这些设备的网卡上（such as ：Intel 5300 and Atheros 9390）获取的CSI值，可以识别人的活动甚至进行定位。不需要借助任何特定的硬件或者软件无线电（SDR）。 相关工作：CHANNEL STATE INFORMATION（CSI）现代的Wifi设备都支持IEEE 802.11n/ac标准，通常都有多对发射和接收天线，因此都支持MIMO通信，而每一个MIMO信道都包含了很多不同的载波。这些无线设备会不断地监视无线信道的状态来高效的对每个单独的MIMO数据流进行功率分配和速率调整。这样一来Wifi信道的容量就能被最大化的利用。这些设备会将信道的状态以CSI值的形式量化-----而这些CSI值基本代表了每组载波在发射端和接收端之间的信道频率响应（CFR）的特点。 相关工作：噪声去除因为频繁的切换内部CSI参考等级，发射功率等级和传输速率，商用的Wifi网卡所提供的CSI数据不可避免的会有噪声。要用CSI值来识别按键，就必须先要从CSI时间序列中移除噪声。为此，Wikey系统会首先将CSI时间序列送入低通滤波器中来移除高频噪声。但是简单的低通滤波器无法有效地滤除噪声，而严格的低通滤波器会在移除噪声的同时造成信号中有用信息的损失。因此，Wikey系统对滤波后的序列又运用了主成分分析（Principal Component Analysis (PCA) )，从信号中提取了只包含由手部的运动所引起的变化信息。 相关工作：低通滤波Wikey系统对所有载波的CSI时间序列都进行了巴特沃兹滤波： （a）是一次按键所产生的原始CSI时间序列幅度波形图，（b）是滤波后的CSI时间序列波形图。可以看出通过巴特沃兹滤波成功的滤除了大部分突变噪声。 相关工作：主成分分析（PCA）作者通过多次实验发现当用户的手部和手指运动时，会导致每对发射-接收天线对之间的所有载波上的CSI时间序列相关性的变化： Wikey系统会权衡