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　　转自：看雪学院（ID：ikanxue）

　　图1：在本文，我们研究针对移动设备上 PIN 码和锁屏密码的热攻击。 在触摸屏上输入 PIN 码（a-c）或图案（d-f）之后，热迹线生存在屏幕上，并可通过热成像可视化。

　　? 摘要

　　PIN 码和图案仍然是最普遍操纵的基于常识的认证方案。因为热摄像机变得无处不在且价格低廉，我们可以预见针对移动设备上用户隐私数据的新形式威胁。热感相机使得实施热攻击成为或许，因为在认证时产生的热迹线可以用于重建密码。在本文，我们详细研究操纵热成像揣度移动设备上的 PIN 和锁屏密码的可行性。在研究（N=18）中，我们评估了 PIN 和锁屏密码图案的性质奈何影响其热攻击抗性。我们发现热攻击在移动设备上确实可行；重叠图案很显着地将热攻击成功率从100％低沉到16.67％，而即使具有重复的数字，PINs 仍然懦弱（72％ 热攻击成功率）。为了用户和身份验证方案打算师，我们总结并建议以下反抗热攻击的方法。

　　ACM分类要害词：

　　K.6.5平安和保护：认证

　　作者要害词：

　　热成像；移动认证；触摸屏

　　?引言

　　个人移动设备上可用的敏感数据（例如个人照片，通话记载，银行帐户和电子邮件）数目的增长强化了防止各种恶意攻击的须要。因此，用户操纵不同的身份验证机制保护对移动设备的会见，包含图案和 PIN（注：锁屏密码），以及生物识别方法，如 FaceUnlock 或 TouchID。众所周知，隐私标题影响用户的技术操纵决定，这表白许多用户或许放弃生物特征识别方法，因为存在干系的隐私标题，如生物识别信息走漏。然而，PIN 和图案仍然是当今最流行的认证机制。

　　可用平安社区迩来专注于调查不同的以用户为中间的攻击，例如背后窥视和污痕攻击（注：smudge attack，凭据手指在屏幕上留下的污迹划痕鉴定出锁屏密码）。与此同时，新的威胁呈现了，迄今为止，研究界少有关注，它就是对移动设备触摸屏的热攻击。过去几年来，在民众市场上呈现了带有便携式热成像仪的个人移动设备，例如 CAT S60（https://www.catphones.com/phones/s60-smartphone），或作为移动设备的可附加配件（如 FLIR One [https://www.flir.de/flirone] 或 Seek thermal[https://www.thermal.com]）。硬件价格下降使得这些设备价格实惠。在本文出版之时，能以约 400 刀的价格买到温度敏感度为0.05℃的便携式热像仪。此日然地使得我们须要了解这种能够进行热攻击的设备所带来的威胁。

　　在热攻击时代，在远红外光谱中工作的热像仪在认证后（注：指在屏幕上输完密码后）捕捉移动设备表面上留下的热迹。这些痕迹被恢复并用于重建密码。与污痕攻击不同，热攻击可泄漏有关PIN和图案输入序次的信息（参见图1）。此外，它们可以在受害者认证之后进行，减轻或许受到手遮挡影响的现场调查攻击（如背后窥视攻击）的须要。

　　当然已有前人研究操纵热传导来识别交互的接触点，但我们研究的是靠得住性，针对在认证后从触摸屏上留下的热迹推导出密码。Abdelrahman 等人描画了针对表面热迹识别的材料空间（注：意思是属于这个会萃空间内的材料表面可热迹识别）。然而，他们的研究工作并没有含盖触摸屏材料。我们调查 Gorilla（大猩猩）玻璃的热攻击（https://www.corning.com/gorillaglass/worldwide/en/products-with-gorilla.html），它是被用于大大都触摸屏的尺度覆盖玻璃。

　　在这项工作中，我们将探究当前的认证机制奈何易受热攻击的影响。我们引入了一种基于自动打定机视觉的方法，在认证过程之后阐明热迹，并提取潜在的 PIN 或图案（注：密码）。我们的实现是开源的，因此承诺进一步实施热攻击（https://github.com/Yomna-Abdelrahman/ThermalAttack.git）。我们在用户研究中调查了 PIN 和图案的特征奈何影响热攻击的成功，并报告我们的发现。出格是，我们关注于身份验证方式的典范、密码的属性以及身份验证后的攻击实施时辰。我们发现，尽管包含重复数字的PIN的热图像不能被肉眼看到 PIN（图1），可是在认证后的头30秒内予以实施，热攻击可以产生 72％ 至 100％ 的成功率。同时，如果图案包含一个或多个重叠，针对图案的热攻击成功将显着低沉（在前 30 秒内从 100％ 降到17％）。

　　?贡献声明

　　本文的贡献如下：

　　1. 针对最先辈的智能手机触摸屏的热接触传导率评估，以及商业热感相机奈何操纵它们进行热攻击。

　　2. 一种从热痕中提取 PIN 和图案来阐明热攻抗性的自动打定机视觉方法。

　　3. 关于常用认证方案的属性奈何影响热攻击的成功率的深入研究。

　　4. 一组资助用户和认证方案打算人员克服热攻击的建议。

　　?干系工作

　　我们的研究工作基于两部门前人研究：（1）热成像和（2）移动设备上对用户认证的不同典范的威胁。

　　? 热成像

　　热像仪捕捉实景的热图。它们在波长于 7.5 和 13μm 之间的远红外光谱中工作。热成像的特征与可见光的特征有许多不同。

　　第一个热的特征是热辐射。与可见光比拟，热辐射具有不同的反射特征，其取决于表面。以前的工作中操纵了热反射，以使身段穿戴和手持设备能够检测空中手势[42]。

　　第二个独特的特征是热成像自力于光和着色前提，这承诺热像仪用于面部和表情识别。热像仪可以提供有关于感知到的身段温度信息，可用于以无接触的方式揣度用户的心理和认知状况[41]，好比通过评估其应激水平。

　　第三个独特的特征是热成像能够检测过去已经存在的输入。当用户触摸物体表面上的一个点时，热量从操纵者转移到物体表面，这产生逐渐消失的热痕迹。可操纵热成像检测这些热迹。热痕迹已被用于（注：数据）输入，以及凭据用户的热手印来认证用户。

　　在本文中，我们研究操纵热成像揣度在移动设备上输入的密码，这操纵了热痕仅会逐渐消失的毕竟。我们调查最先辈的触摸屏的热特征，并研究密码特征对热迹的影响，从而成功地通过热成像提取出密码。

　　? 对移动设备上身份认证的威胁

　　移动设备（如平板电脑和智能手机）存储并承诺会见太多的私人内容。之前有人调查了一些操纵户的私人数据面临风险的威胁模型。

　　?背后窥视攻击

　　被接头最普遍的威胁之一是背后窥视攻击，在该攻击中(注：背后）调查者试图窃听用户以发现私人信息，其中包含登录凭据信息。有些方法可减缓背后窥视攻击的冲击：添加随机线索；通过让攻击者调查多个线索来分割攻击者的寄望力[14,29]；以及伪造用户输入。除专注于登录凭据，研究还调查了为保护用户免于被背后窥视短信和图片的方法。大大都还击背后窥视的方案都是攻击者可以清晰地调查一次密码输入的威胁模型。其他威胁模型涵盖多次调查攻击或视频攻击。

　　?污痕攻击

　　另一种前人已描摹的攻击典范是污痕攻击，其中攻击者操纵交互后触摸屏上留下的油性残留物发现密码[5]。污痕攻击对图案（注：密码）的表示出格好，因为污迹提醒了模式的最先位置。可是，他们几乎无法提供有关PIN输入序次的任何有用的信息。镌汰污迹攻击的方法包含图形化地转换输入密码的视觉提醒；引入随机元素以导致在每次身份验证实行时呈现不同污迹；或许操纵多个手指增加图案复杂性。污痕攻击的威胁模型假设攻击者除了清晰可见的污迹以及可清晰看到这些污迹的理想照明前提外，还可会见移动设备。

　　?热成像攻击

　　热成像攻击操纵热成像的特征。也就是说，在认证时代，热迹线从用户的手转移到触摸屏。这些逐渐消失的痕迹[32]使得，即使用户已经输过了密码，热像仪也可以察觉表示屏的哪些部门被触摸过。类似于背后窥视，热攻击泄漏关于输入PIN和图案序次的信息。然而，比拟背后窥视，热攻击可以在用户脱离设备后实施。这给了攻击者一个优势，因为他们不须要在认证时调查用户，这使攻击加倍微妙，并消除了手遮挡。当然热图像可以通过交互来扭曲，但实施有限交互或在认证后脱离设备的用户仍然等闲受到热攻击。

　　Mowery 等人研究了对带有塑料键盘 ATM 机进行热攻击的有用性。他们发现即使用户认证事后，热攻击也是可行的。尽管 Mowery 等人调查了对 ATM 机的塑料键盘的热攻击，对移动设备和其他触摸屏设备的热攻击几乎没有任何涉及。在初步研究中，Andriotis 等人[4]能够调查到在输入图案认证 3 秒后所产生的热痕迹。这承诺他们提取部门图案（注：密码）。

　　在我们的工作中，我们深入阐明在对于移动设备触摸屏上PIN和图案及响应不同密码特征情况下的热攻击的表示有多好。我们考虑了PIN中的重复数字和图案重叠。为此，我们实现了ThermalAnalyzer（注：热阐明器），它可自动从热痕迹中提取密码。ThermalAnalyzer表示，即使在认证发生30秒（即10倍时长于先前研究工作[4]），热攻击也可成功。

　　?大白热攻击

　　我们的研究工作依赖于热从一个物体到另一个物体的传达现象。热从用户手上传达到与之接触的物体表面，这留下了可用于阐明的痕迹。它取决于物体表面材料的特征，即所谓的热接触电导[12]，是指两个接触物体（表面）之间的热传导率。

　　凭据blackbody（注：黑体）模型[27]，任何绝对零点以上的物体（例如我们四面情况中的物体）城市发出热辐射。这种辐射被吸取，反射和流传。然而，对于完全不传导的表面，没有传输部门[20]。这约束有用部门为反射和吸取辐射。因此，热辐射可以表示为Thermal reflectivity + Thermal absorptivity = 1（热反射率+热吸取率=1）。

　　一旦物体接触表面，热辐射被物体表层流传和吸取，导致温度厘革。这导致热痕积累在表面上。为了打定传输的热量并确定热量是否可以被商用热摄像机检测到，我们测量了接触点处的温度（T_contact）。我们操纵Ray[40]的一个成熟的模型来打定两个物体接触点的温度。在我们的场景中，两个物体是：人体皮肤（即用户的手指）和移动设备的触摸屏（即Gorilla玻璃片）。

　　(1) T_contact = (b_skin*T_skin + b_gorilla_glass*Tgorilla_glass) / (b_skin + b_gorilla_glass)

　　(2) b = sqrt(K*P*C)

　　T_contact 取决于接触点的温度（T_skin 和 T_gorilla_glass）以及它们的热穿透系数（b）。它是被表层渗透和吸取的热能的总量。此 b 由等式 2 定义。它由热导率（K），热密度（P）和比热容（C）的乘积组成[38]。人类皮肤和 gorilla 玻璃短接触的b别离是1000 pow(JS,-1/2.0)*pow(m,-2)*pow(K,-1)[38]和1385 pow(JS,-1/2.0)*pow(m, -2)*pow(K,-1)[44]（该值由我们大学的应用光学研究所通过实施室测量确定）。

　　此外，接触点温度厘革的检测取决于相机的灵敏度。温度的厘革必需高于相机的温度敏感度才气被相机区分开来。例如，如果触摸屏玻璃的温度T_gorilla_glass为23℃，用户的手温T_skin为30℃，则按等式1打定T_contact为25.9℃，这导致2.9?C的温差（T_contact - T_gorilla_glass）。因此，热敏感度≤2.9℃的热相机将能够通过操纵热痕迹衰减来恢复PIN/图案输入的序次。在我们的研究中，热像仪的热敏感度为0.04℃，它能够感知手温不同。

　　?威胁模型

　　在我们的威胁模型中，攻击者（即未经承诺会见设备的人）等候受害者完成认证过程并脱离移动设备。好比用户快速查察其最新新闻后，将设备放在他或她的桌子上，然后去咖啡机取饮料。为了确保攻击者在我们的威胁模型中的最佳前提，用户不与设备进行交互，而只是认证（例如，查察来自看护或窗口小部件的更新），然后让设备闲置。攻击者然后操纵热像仪（如，集成于智能手机中的热像仪）来拍摄设备触摸屏的热图像。然后攻击者以类似于我们在下一节中给出的阐明的方式阐明热图像，以识别PIN/图案。与以前接头的威胁模型[24,36,29,52]类似，攻击者操纵了无人在设备附近的机缘来登录和会见用户的私人信息。

　　?THERMALANALYZER（热阐明器）下面，我们将介绍 ThermalAnalyzer 的打算和实现。此 ThermalAnalyzer 由捕捉图像的热像仪和用于提取 PIN 和图案的识别流水线组成。? 识别流水线

　　识别流水线由六个步伐组成，用于从图像中提取PIN或图案（图2）。这些步伐操纵OpenCV（https://opencv.org/）实现，包含帧提取、预处置惩罚处罚、噪声和背景去除以及阈值处置惩罚处罚。最后一步是特征提取，以推导出接触点的位置和温度信息。

　　? 帧提取和相机配置

　　我们操纵 Optris 热像仪 API（https://www.optris.com/software）捕捉了热像。操纵处置惩罚处罚器间通信，我们以 16 位颜色花样的帧捕捉温度信息的编码。我们操纵其API来配置相机以捕捉在 19℃ 到 32℃ 之间的温度。这是为了实现表示如图 2 所示的不同温度值的较高的颜色对比度。对于每个被捕捉的帧，城市有预处置惩罚处罚过程被实施。这包含噪声过滤、背景去除和阈值处置惩罚处罚。

　　? 噪声过滤

　　我们吸取了论文[1，32，42]所操纵的噪声过滤处置惩罚处罚过程，采纳 5x5 像素的中值过滤器，将图像转换为灰度图并从头应用过滤器来增强降噪。

　　? 背景去除

　　为去除背景，我们构建了半静态背景模型。就我们来说，静态模型是首选的，因为我们渴望检测到的热痕迹持续多个帧，且不被动态背景模型吸取。然而，另一方面，在利用过程中，须要一个动态模型来容忍设备的稍微温差。因此，我们构建了一个半静态背景模型，其中更新由进修速度（α）参数节制，该参数是节制背景模型更新速度的值。为 0.001 的 α 值在初步试验中表示最好。成果，密码输入产生的最新热痕迹仍处于前景，而与情况温度没有太多不同的热痕则与背景相融合。

　　? 阈值处置惩罚处罚

　　为了区分与识别热痕迹干系的地域（图2），我们操纵了 Otsu 的阈值处置惩罚处罚方法[37]。基于 Otsu 算法的动态打定的阈值，帧被分为两个之间有最小重叠的像素组。然后，我们应用了一个额外的形态closing(注：迫近？)利用来突出表示阈值前景的界限并撤消背景。

　　?特征提取

　　我们的特征分为（1）用于 PIN 检测的圆形痕迹，以及（2）用于图案检测的线条痕迹。

　　通过从二进制图像中提取外貌可检测出热迹线，在提取时，要扫描图像来检测外貌数组。类似于 Sahami 等人的工作，我们操纵圆形拟合外貌检测来识别 PIN 输入。外貌中间从提取出的外貌的空间矩打定出。为检测圆形拟合的热迹，我操纵类似的方式，采纳 Hough Transform（注：霍夫变动）提取线形拟合外貌检测来识别输入的图案，如图 2 所示。

　　? PIN 和图案序次检测

　　在处置惩罚处罚流水线的这一步，已经从捕捉的帧中提取了 PIN 或图案输入，但没有关于输入序次的信息。为了揣度 PIN 的序次，我操纵带捏造输入键盘的预设帧，采纳正方形来识别 PIN 位置。正方形表示整个有用地域（ROI，regions of interest）。Mowery 等人报告说，以匀称温度表示 ROI 劳绩了最佳的恢复输入序列序次的机能。因此，我们打定每个 ROI 的匀称温度，并凭据其权重排序。

　　为了识别重复条目，我们打定每个数字的总体匀称温度。从而减去背景温度。因此，从未按下的数字将具有几乎为零的温度值。所以，重复输入（即被多次触摸的数字）具有横跨总匀称值的值。可以从检测到的按压总数的相对温度值揣度重复的数目。总之，给定一个四位数的 PIN，将有四种检测成果：

　　1. 四种不同的热痕：这意味着没有重复。因此，以降序的方式凭据其温度排列痕迹刚揣度出（注：PIN密码）序列。

　　2. 三种不同的热迹：具有 T_contact 温度的热迹是PIN中的最后一个输入，因为它会保持 T_contact 值。这为剩下的序列留下了 3 种或许性，这足以让攻击者实施而不被锁定。然而，这种方法将与迩来捕捉的帧一路才起作用，因为热痕，即 T_contact，随着时间推移衰减。

　　3. 两种不同的热迹：凭据权重的相对比例确定每个数字的重复次数。然后规范化权重将表示最后触摸的数字。一旦识别出最后一位数字，攻击者可以鉴定它是重复的数字（即其他副本位于第1、2 或 3 位，而剩余的数字凭据其热痕排序），或最后一位数字不是一个重复的数字，因而攻击者有3种不被锁定的实施或许性。

　　4. 一个热迹：这意味着 PIN 由类似的数字重复4次。

　　因为热痕迹衰减，或许会遇到前三种情况之一。在这种情况下，我们认定丢失的数字为不明数字，并将其配置为 PIN 的开头（例如，如果检测到 3 个痕迹，没有重复的证据，则第一个数字被标志为未知，此外的三个按照他们的温度权重排序）。

　　对于图案，依照类似的方法，其中提取的线凭据其匀称温度进行阐明和排序。此外，比较所提取线的两头温度可识别此线的偏向。我们的算法不考虑出格图案长度，因此我们将可用的热迹线呈现可再生图案。

　　更保守地阐明，ThermalAnalyzer 没有针对特定长度（最大为 9）的图案检测进行优化。这是因为在我们的威胁模型中，并且很或许也是在真实情况下，攻击者不知道图案长度。这意味着在 ThermalAnalyzer 产生长度为n而不是9的猜测的情况下，剩余的 9-n 个热痕迹在攻击时已经消失。

图3：配置用于拍摄手机屏幕的热像仪

　　? 收集热像

　　尽管过去几年引入的各种认证方案，但个人识别码（PIN）是最常用的方案之一。此外，随着 Android 设备在市场上占主导地位，图案越来越多地被采纳，这是一种 Android 图形密码方案，用户可在其上的3×3网格中绘制一个可表示的由点的连接组成的线条图案。

　　在这项研究中，我们阐明了用户输入密码后智能手机屏幕的热像。我们操纵 ThermalAnalyzer 阐明这些图像，并出格关注于大白（1）不同的认证方案，（2）密码输入和攻击之间的时间，（3）密码属性影响热攻击可行性。

　　? 打算

　　该研究采纳重复的测量打算，所有到场者都接触到所有环境。我们研究了三个自力变量对成功热攻击的影响：（1）密码典范：所操纵的方案是PIN照旧图案，（2）热痕迹的年纪：我们阐明验证后0,15，30,45和60秒的热痕，以调查它们可以被攻击者操纵多久，以及（3）PIN 和图案的特征。

　　对PIN码，我们研究的属性是 PIN 中副本数。一方面，副本扭曲了热痕迹，使输入序次欠好区分；另一方面，副本的存在镌汰了密码空间，这意味着来自热攻击的较少信息将足以显现密码。

　　我们研究了无重复，1 重复和 2 重复的影响（例如别离为 1236，1223 和 3222）。例子别离表示于图1a，1b和1c。对于图案，我们调查了图案中重叠数的影响。当用户的手指通过已被选中的节点时则发生重叠。我们预计重叠或许使热迹线扭曲，足以使得不或许重建输入的图案。我们研究了在图案中有一个，两个或没有重叠的影响（别离参见图1e，1f 和 1d）。

　　? 仪器

　　我们的设备有两个三星 Galaxy Note Edge 智能手机，一个热相机（Optris PI450 [https://www.optris.com/thermal-imager-pi400]）和一个 GoPro Hero3 RGB 相机，均安装在三脚架上。一个智能手机用于操练密码，另一个用于现实输入。热像仪具有 382×288 像素的光学分辨率和 80Hz 的帧速度。它能测量 -20℃ 和 900℃ 之间的温度，并具有作为噪声当量温差（NETD,是指被表白为对象温差的电子噪声）的 0.04℃ 的热敏感度。相机拍摄的波长在 7.5μm 和 13μm 之间的光谱局限内。镜头提供 80°×58° 的视场。热敏相机操纵 USB 作为电源以及传输数据。它提供以 16 位彩色值形式编码的温度信息。

　　为了确保在预期时间记载下热痕迹，我们在相机前面隔断 80 厘米的操纵位置标志（参见图3），以指示为了借助热像仪记载热痕迹的智能手机的最佳放置位置，同时这样最小化热反射。此外，我们操纵 RGB 摄像机记载了整个研究。此RGB视频反馈在之后用于确定用户手指不再接触屏幕的时间。

　　? 到场者和过程

　　我们操纵大学邮寄名单招募了 18 名到场者（10 名女性和 8 名男性），匀称年纪为28.3岁（SD = 4.7）。所有到场者都是不同专业的弟子。两名到场者是左撇子。没有一个到场者曾经接触过过热相机。

　　到场者达到实施室后，我们首先要求他们签署赞成书并分析研究的目的。接下来，我们将一组印在卡片上的PIN和图案以及两个智能手机交给到场者。为禁止输入错误和暂停，我们要求到场者首先通过在操练机上多次输入密码来预先熟悉密码。我们指示到场者输入密码，然后当即将用于研究那个智能机放在他们前面的桌子上的位置标志上（参见图3）。我们在每个输入之间等候了三分钟，以确保上一个输入的热痕完全衰减。每个到场者输入了每种典范的三个密码（即18个密码）。其序次操纵拉丁方来反平衡。

　　研究花了大约40分钟。我们视频记载了研究过程，以对输入时间的进行事后阐明。在整个实施中，除手机温度外，我们还记载了到场者的优势手（即用于输入密码的手）的温度。实施在稳固于24℃的室温下进行。

　　为了阐明热攻击，我们考虑了两个方法：（1）目视检查热迹和（2）操纵我们的打定机视觉方法 ThermalAnalyzer。阐明由作者之一完成，其不知道并且从未看过输入密码列表。此外，反馈来自于热像仪的阐明。早期操纵 ThermalAnalyzer，此作者报告了存储于 csv 文件中的包含所有或许组合的从头生成的PIN和图案。

　　图4：该图表示当衰减时间为0、30、60秒时输入的PIN（顶部）和图案（底部）导致的热迹。

　　? 成果

　　为了评估针对 PIN 和图案的成功热攻击，我们测量了

　　1. 成功率：热攻击成功表示整个密码的案例百分比。

　　2. Levenshtein隔断：产生的猜测与准确密码之间的隔断。

　　成功率和 Levenshtein 隔断在前人研究顶用以反映成功攻击率的高低水平（成功率）以及猜测与真实密码之间隔断接近水平（Levenshtein隔断）。

　　我们目视检查了数据中的热图像样本（3名到场者）。可是，我们无法通过视觉恢复PIN的整个序次，也不能恢复图案的偏向。这在图1a中是显而易见的，图中识别 3 和 6 的序次对于肉眼来说是具有寻衅性的。此外，图案的起始点不是视觉上可以推导的（见图1e）。因此，我们只考虑了 ThermalAnalyzer 的 PIN 和图案。我们调查了三个自力变量的影响：（1）认证方案，（2）热痕年纪和（3）密码特征。在研究时代实施的使命每每须要 26％ 至 44％ 的 CPU 操纵率。

　　?统计阐明

　　因为我们有三个自力变量，我们操纵三因素重复测量方差阐明（如果球形度被粉碎，则操纵 Greenhouse-Geisser 校正）来阐明数据。随后操纵 Bonferroni 校正的t查验进行事后成对比较。

　　图 5 和图 7 表示了热痕迹和密码特征的每个年纪的成功率。此外，图 6 和图 8 示出了热痕迹和密码特征的每年纪的 Levenshtein 隔断。成果表白，热攻击针对 PIN 比针对图案更成功。

图 5：当热图像在前 30 秒内拍摄时，针对PIN的热攻击成功率显着较高。尽管通过多次触摸类似的数位引入了噪声，可是热攻击对具有重复数字的 PIN 表示精巧。

　　图 7：在认证后前30秒内拍摄阐明用的热图像时，对图案的成功热攻击率显着较高。此外，对于具有重叠的图案，热成功攻击率显着较低。

　　图 6：猜测 PIN 和准确 PIN 之间的匀称 Levenshtein 隔断和尺度弊端。

　　图 8：猜测图案与准确图案的匀称 Levenshtein 隔断和尺度弊端。

　　?验证方案：PIN 码 vs 图案

　　总体而言，对 PIN（M=0.62，SD=0.31）的热攻击比对图案（M=0.32，SD=0.16）的更成功。类似地，对 PIN（M=0.856，SD=0.127）的 Levenshtein 比对图案（M=3.14，SD=0.28）的更短。我们发现密码典范对猜测和现实输入密码F1,17=91.923，p0.001之间的 levenshtein 隔断具有重要主影响。事后阐明表示，与图案型密码（m=3.14，sd=0.28）比拟，pin 型密码（m=0.856，sd=0.127）之间存在明明不同（p0.001）。这意味着，与图案及其猜测比拟，pin 及其猜测每每更接近原始真实密码。

　　?热痕年纪

　　PIN 码

　　从热痕年纪来看，成果表示热攻击越早，成功率越高， Levenshtein 隔断越小（参见表1）。方差阐明的成果表示，热痕迹年纪对准确密码与猜测的密码的 Levenshtein 隔断的有明明主导影响(F_1.79,30.45 = 41.7，p0.001)。操纵 bonferroni 校正t查验的事后阐明表示60秒与所有其他持续时间（p0.001）以及45秒与所有其他持续时间之间具有统计学明明性不同（p0.001）。这表白在身份验证后的最初 30 秒内对 pin 进行热攻击会产生出与 30 秒后对 pin 进行热攻击比拟更接近真实密码的猜测密码。这也反映在了如图 5 所示的成功率中。总的来说，这表白对 pin 的热攻击在身份验证后 30 秒内实施时很是有用。

　　?图案

　　类似于 PIN 的成果，图案的成果表白，迹线越老，热攻击成功的或许性越小，Levenshtein 隔断越高（参见表1）。我们发现热痕迹年纪对准确图案和猜测图案之间的 Levenshtein 隔断具有显着主导影响 F_2.228,38.876 = 13.295，p0.001。操纵 bonferroni 校正t查验的事后阐明表示 60 秒和所有其他持续时间之间的具有明明不同（p0.05）。

　　这表白，在认证后 60 秒发生的图案热攻击，与前 45 秒内完成的比拟，产生的猜测密码比准确密码干系甚远。这也反映在了图7所示的成功率上。总而言之，这表白对图案的热攻击在认证后 45 秒内实施时很是有用。

表1：对于热迹不同年纪的成功率和 Levenshtein 隔断

　　?手和屏幕温度

　　我们发现手和屏幕之间的温度差（D_t）影响热攻击成功。D_t 越高，热攻击越成功，因为更多的热能传达到屏幕上（参见等式1）。操纵 Pearson 的乘积矩干系性，我们发现 D_t 和热攻击成功率之间的干系性从 0.55（0秒）增加到 0.85（在60秒）。这意味着 D_t 与攻击成功之间存在很强的干系性，而 D_t 对于认证后过一段时间内发生的攻击出格重要。

　　?密码特征1. PIN 码重复

　　我们发现重复数字数目匹敌热攻击的重要主导影响 F_2,34 = 13.23，p0.01。事后阐明表示无重复（M=1.23，SD=0.25）和2重复（M = 0.47，SD = 0.08）之间，以及1重复（M=0.87，SD＝0.15）与2重复（M=0.47，SD=0.08）之间存在明明的统计不同（p0.05）。这意味着pin的重复次数越多，猜测越接近准确的pin码。

　　这表白尽管重复数字的存在使得难以确定检测到的触摸的序次，但该方法能够确定数字是否重复两到三次。因此，在重复的 PIN 的情况下，通过覆盖的热痕迹所加上的平安性被大大镌汰的密码空间所抵消。

　　2. 图案重叠

　　我们发现重叠次数对准确图案与猜测图案间的隔断具有主导影响 F_1.441,24.503 = 28.563，p0.001。事后阐明表示两对之间存在明明不同（p 0.001）：无重叠图案（m=0.48，sd=0.08）对比一次重叠图案（m=3.67，sd=0.68）；无重叠（m=0.478，sd=0.08）对比两重叠（m=5.29，sd=0.43）。第三对之间没有显着不同（p0.05）。

　　这表白尽管通过身份验证后长达 30 秒的热攻击可以成功（100％的成功率）地发现图案，但重叠的存在明明增加了其对热攻击的反抗力。

　　?接头

　　我们的研究成果和前人研究综述表示具有特定性质的表面可以用于操纵热成像检测表面交互。在此根本上，我们在前面的部门介绍了收集和阐明认证过程中的热痕迹的成果，我们总结和接头此成果，形成以下紧张调查。

　　我们出格关注 PIN 和图案，因为它们是如今最常见的基于常识的认证方案。然而，其他认证方案也或许等闲受到热攻击。我们预计，依赖于提醒追念的图形密码的攻击类似于我们调查的图案密码。

　　PIN 每每很等闲被调查攻击破解（De Luca 等人报告 95％ 的对 PIN 攻击成功率）。我们的研究成果表白，PINs 在防御热攻击方面也很差，当认证后的前 30 秒内进行攻击时，集体成功率从 78％到 100％ 不等（图5）。当然针对PIN的污痕攻击可以显现哪些数字被输入，从而大大镌汰密码空间，但热攻击可以进一步发现数字输入的序次。

　　在没有重叠的情况下，在认证后 30 秒内实施热攻击的情况下，可100％成功地发现最大长度的图案（图7）。然而，只要添加一个重叠就会明明增加对热攻击的反抗力，因为它会影响偏向检测和输入图案的序次。重叠图案不具有与重复 PIN 类似的成果，因为它们还影响检测到的偏向和所输入图案的序次。因此，我们建议在图案中到场重叠移动，以增加对热攻击的反抗力。

　　与重叠相反，骑士移动不会扭曲图案点的热迹，而只能扭曲交错点。因此，骑士移动在使热攻击加倍坚苦的上也是无效的，因为它们是防止污痕攻击的。

　　此外，与污痕攻击不同，热攻击不须要找到痕迹可见的最佳角度。Mighty 等人报告[34]，热攻击表示出能对容忍不同的视角/隔断。Mowery 等人评估不同的隔断（30-70厘米），并没有调查到检测的厘革。在我们配置中，相机被放置在手机上方 80 厘米处，因此我们渴望隔断对成果的影响最小以致没有影响。

　　与调查攻击相反，热图像是在认证后拍摄的，因此攻击对受害者来说不易察觉，且不受认证速度的影响。此外，热成像的利用承诺无缝攻击，因为它以光稳固的方式利用，其中照明前提不影响热信息的捕捉。

　　操纵具有高温敏感性的热像仪和自动打定机视觉方法来检测痕迹，优于前人干系工作报告的成果。我们的方法在30秒钟之后发现 PIN/图案具有高成功率，而前人工作中的成功攻击只能在认证后3秒钟。当然更高灵敏度的相机或许在手动阐明中导致更好成果，但我们觉得紧张机能增强来自于自动化打定机视觉方法，即使在人工目视检查不行用的前提下，它也可以检测出热痕迹。

　　?抗热攻击建议

　　存在抵挡热攻击的方法。我们提出三个类别：（1）凭据我们的研究成果，我们能够指导用户选择耐热攻击的PIN或图案，（2）基于文献综述，我们建议操纵理论上不受热攻击影响的方案，以及（3）我们提出了扭曲热痕迹的新方法，这镌汰了成功的热攻击的机缘。

　　?PIN 和图案的选择

　　我们的研究成果表白，在认证图案中添加单个重叠明明增加了对热攻击的反抗力。当涉及到PIN时，尽管重复会扭曲热攻击依赖的热迹，其他因素也有助于显现重复的PIN的等闲度或难度。

　　我们建议通过在 PIN 中增加位数来增加 PIN 对热攻击的反抗力。PIN 越长，用户输入的时间越长，这又会在用户认证时低沉第一位数字的热迹的强度。

　　?反热攻击方案已经提出了许多认证方案来反抗不同典范的攻击。我们不知道哪些系统构建时就紧张以反抗触摸屏热攻击为目的。然而，一些现有的以常识为根本的方案在打算上的确可抵挡它们。

　　反热攻击的一组认证方案依赖于触摸输入以外的一种或多种模式。例如，生物识别方案依赖于诸如加速计之类的传感器收集的数据来识别用户。因为倒霉用触摸屏进行专用输入，因此不易受到热攻击。

　　类似地，将触摸输入与另一个模式组合的认证方案增加了对热攻击的反抗性。PhoneLock，SpinLock，TimeLock 和 ColorLock 通过操纵用户在认证时须要响应的听觉和触觉提醒来增强PIN输入。这些随机的提醒用于反背后窥视攻击。其他例子操纵眼睛运动。例如Liu等人和 Bulling 等人操纵注视输入进行身份验证。同样地，Khamis 等人介绍了组合注视手势和触摸输入的 GazeTouchPass。凭据认证方案，操纵热像仪仍然可以资助攻击者显现触摸屏上输入的部门内容。对于触摸屏来说，对这些方案的热攻击将无法发现PIN。

　　图 9：除了基于我们的成果和前人工作的打点方案之外，我们还提出了以下方法在输入密码后反抗热攻击：（a）操纵白色闪光灯 3 秒，（b）用户用手随机擦拭屏幕以扭曲密码的热迹，（c）欺压 CPU 最大速运转 3 秒。

　　此外，旨在反抗污痕攻击的新颖认证方案也增加了对热攻击的抗性，因为污痕攻击操纵了与基于触摸输入类似的弱点。例如，SmudgeSafe 通过随机变动底层图像，使图形密码的污痕攻击复杂化，从而在每次登录实施时造成不同的污痕。Von Zezschwitz 等提出了三种基于令牌的图形密码方案，其中两种方法与图案比拟在防止污痕攻击上，显着加倍平安。这些方案依赖于随机定位的可拖动对象。因此，热攻击预计不会比污痕攻击表示更好。

　　?实物保护步调

　　当然新颖的认证方案增加了对热攻击的阻力，可是增加当前 PIN 和图案输入对热攻击的平安性仍然是一个重要方面。将手放在表示屏上或许会删除屏幕上的所有热痕迹，如图 9b 所示。然而，存在不同的程序可低沉热攻击的成功率而不涉及用户。例如，如图 9a 所示，将表示器的亮度增加到最大数秒将加热表示屏温度，从而镌汰热痕迹可见的时间。类似地，在手机上运行打定繁重的历程快速加热手机，会导致类似的成果，如图 9c 所示。

　　?不够

　　在这项工作中，我们探究并了解 PIN 或图案特征对其易受热攻击的影响。因此，我们的威胁模型假定攻击者拥有理想情况。在这种情况下，用户解锁电话（例如，检查在主屏幕上的看护或日历条目），而无需进一步的交互。我们认可，在现实全国的情况下，用户在解锁手机后或许会进行互动，从而缔造更多的痕迹。未来的更复杂的方法（例如，操纵深度进修）可以通过例如操纵痕迹年纪来仅考虑最旧的痕迹来星散认证和交互图案。

　　当然 CPU 操纵率或许会影响热攻击的成功，但我们在测量过程中并没有测量 CPU 操纵率。在未来的工作中可以考虑调查 CPU 操纵率对热攻击成功率的影响。

　　我们用固定隔断的带有热像仪固定配置。初步研究显出出热攻击对调查隔断的鲁棒性。然而，从 0 到 180 度不同的视角且不同隔断地摸索手机，或许会增强热攻击的大白和实用性。

　　?未来的工作

　　在未来的工作中，我们的成果可以用来推广对带有触摸屏的设备的热攻击。我们可以考虑更普遍的场景，包含平板电脑和共享的公共触摸屏设备（例如，IKEA自助退房，用户在触摸屏上输入 PIN 码，而没有任何进一步的屏幕交互，使其PIN易受热攻击）。此外，扩展我们的 ThermalAnalyzer，去到场神经收集和进修机制以更好地检测 PIN 和图案将是滑稽的。我们实时阐明了一个图像中的每个点。我们预计拥有加倍复杂的图像或视频的热记载流以及痕迹历史的操纵可以进一步前进攻击的成功率。

　　我们的发现是基于热敏相机警敏度。操纵具有较高热敏感度的热像仪将以致承诺在 60 秒后检测到热痕迹。我们考虑了长度为 4 的 PIN。然而，可以凭据须要重用此方法来揣度更长的 PIN。

　　我们阐明了热接触电导，以确定我们提出的攻击的实用性。此外，打定和阐明触摸屏的传热系数将提供关于痕迹的衰减速度和年纪的更详细的信息。如果用户知道这两个热性质，他们将能够识别其设备发生热攻击的或许性。

　　另一个偏向或许是阐明不同的屏幕保护。我们测试了一些材料，但视觉阐明表示，与gorilla玻璃比拟，许多其他材料表示更差，因为热痕迹表示得更密。对不同屏幕保护膜的详细调查可以进一步了解。

　　?结论

　　我们调查了对最先辈的触摸屏和移动设备的认证方案的热攻击的可行性。为了阐明热图像，我们实现了 ThermalAnalyzer，该阐明仪能够在头 30 秒内 72％-100％ 地发现PIN，以及 100％ 地发现没有重叠的图案。我们还发现，图案重叠明明增加了对热攻击的反抗力。我们的工作验证了热攻击确实对移动设备组成威胁，应被用户和身份验证方案打算人员干系所考虑。我们还提供几种打点方案，凭据我们实施成果、前人工作以及扭曲热迹的方法，来防止热攻击。

　　?道谢

　　这项工作部门在 Amplify 项目中进行，该项目由欧盟研究委员会（ERC）凭据欧盟2020年研究和创新操持（授权协议号：683008）获得资助，并获得了德国研究基金会在SimTech良好集群（EXC 310/2）内的资助。

　　本文由 看雪翻译小组hanbingxzy编译，泉源 HIC Group@vis.uni-stuttgart.de