9、抵御基于运动的按键推断攻击的安全键盘

抵御基于运动的按键推断攻击的安全键盘

1. 引言

随着移动设备的普及，它们成为了攻击者的主要目标之一。攻击者会利用各种隐蔽通道来收集用户的隐私信息，例如设备上的传感器。研究表明，摄像头、陀螺仪、麦克风和环境光传感器等都可以直接泄露用户的敏感信息。

基于运动传感器的按键推断攻击（MoBaKIA攻击）是一种新兴的攻击方式，攻击者利用内置的运动传感器记录用户的屏幕点击，进而推断用户在软键盘上输入的内容。这种攻击最早由Cai等人提出，后续有研究证明可以通过加速度计读数在少量尝试内推断出6字符密码，在智能手机和平板电脑上推断英文单词也有较高的准确率。

目前，除了标准软键盘，市场上还有各种新型软键盘，但它们大多没有考虑防御MoBaKIA攻击，仍然容易受到此类攻击。此前虽然有一些针对MoBaKIA攻击的对策，如降低采样率、要求特定权限等，但这些对策要么缺乏实施和评估，要么高度依赖特定操作系统，难以广泛应用。

本文基于对MoBaKIA攻击过程的分析，提出了两种实用且方便的对策：一是利用移动设备的振动器向运动传感器读数中添加噪声；二是动态调整键盘布局，打破按键与屏幕位置的固定映射关系。

2. MoBaKIA攻击介绍

MoBaKIA攻击可分为训练阶段和推断阶段。攻击者通过精心设计的恶意应用收集标记的运动数据序列，并构建分类器。当恶意应用在后台运行时，它会窃取用户输入时的运动数据，从而推断用户输入的内容。

为了评估对策的有效性，我们在Android平台上实施并发起了MoBaKIA攻击，具体步骤如下：
1. 运动传感器选择 ：使用加速度计和方向传感器。
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