一种基于麦克风非线性特性的设备指纹提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于麦克风非线性特性的设备指纹提取方法，步骤如下：1)发送非线性特性激励音频信号，2)提取麦克风输出信号，3)输出信号的非线性特性的设备指纹提取。本发明专利技术通过分析麦克风的硬件结构及其非线性特性，分析输出信号的频域响应，提取麦克风硬件指纹。本发明专利技术提出了一种新的硬件指纹提取方法，可用于多麦克风嵌入的硬件设备识别和认证。

A device fingerprint extraction method based on microphone non-linearity

The invention discloses a device fingerprint extraction method based on the non-linear characteristics of microphones. The steps are as follows: 1) sending non-linear characteristic excitation audio signal, 2) extracting microphone output signal, and 3) extracting device fingerprint of non-linear characteristic of output signal. By analyzing the hardware structure and non-linear characteristics of the microphone, the frequency response of the output signal is analyzed, and the microphone hardware fingerprint is extracted. The invention provides a new hardware fingerprint extraction method, which can be used for hardware device identification and authentication of multi-microphone embedding.

【技术实现步骤摘要】
一种基于麦克风非线性特性的设备指纹提取方法
本专利技术属于互联网领域，具体涉及一种基于麦克风非线性特性的设备指纹提取方法。
技术介绍
随着移动设备，如智能手机、平板电脑、智能手表等的进一步普及，依托于移动设备，包括移动支付、线上购物等应用层出不穷。因此，实现对用户的跨平台追踪以全面了解用户的购物习惯、有针对性的对特定用户投放广告、标定识别用户，成为了对于互联网应用商来说至关重要的需求。除此之外，在网络时代蓬勃发展的今天，为防止不法分子通过盗用用户账号在第三方设备登陆给用户带来损失，从硬件层面标定用户提供了一个很好的解决方案。因此，本专利技术提出了一个基于设备硬件的设备指纹提取方法，用于标定用户的硬件设备。这一方法的基本假设是对于一个硬件设备，其使用者往往是同一个用户。对于同一个设备A，如果安装在该硬件上的应用能够采集到相同的硬件指纹，这些应用可以认为他们共享同一个用户；另外，如果能够确定账号在设备A长期登陆，那么也可以假定当账号在设备B上登陆时，有极大可能是发生了盗号事件。
技术实现思路
本专利技术提出了一种基于麦克风非线性特性的设备指纹提取方法，该方法主要是基于目前智能设备都具有的麦克风模块。本专利技术提取了麦克风的非线性设备指纹，具有应用范围广泛，硬件要求低的特点。本专利技术的技术方案具体如下：一种基于麦克风非线性特性的设备指纹提取方法，包括如下骤：步骤一：硬件指纹提取方发送一个经过调制的音频信号，被认证设备的麦克风录下该音频信号；步骤二：对麦克风录下的音频信号作预处理，提取音频信号中基带信号谐波频率部分；步骤三：提取被认证设备的非线性特征的设备指纹。上述方案中，步骤一中：所述的发送的音频信号SIN满足：其中，fc和fb分别是载波信号和基带信号的频率，和分别是载波信号和基带信号幅值，且fc＝20kHz,fb＝1kHz,被认证设备的麦克风录制的音频信号SOUT则与输入信号SIN为非线性关系，如下：其中，V＝[a0,a1,…,ai]是一组常向量，即麦克风的非线性系数。步骤二中对录制的音频信号作预处理；如下：对接收信号做傅里叶(FFT)变换并提取基带信号谐波频率部分，即：(A(fb),A(2fb),…,A(nfb))(3)由于高次谐波的幅值随着次数的升高呈指数级降低，因此高次谐波的幅值往往非常小，当n＞10时，其幅值水平已经接近噪音，取n≤10。步骤三中提取被认证设备的非线性特征的设备指纹；具体为：通过提取麦克风的非线性系数V＝[a0,a1,…,ai]，作为麦克风的硬件指纹；考虑公式(1)中的将公式(1)代入公式(2)并展开，并将频率高于低通滤波器的截止频率fLPF的分量和直流分量去除后，得到：其中(αij)是一个常系数矩阵，其物理含义为i次谐波经过三角函数展开后，在频率为jfb分量上的系数，(aiAn)是包含目标非线性系数的矩阵，A为信号传输到麦克风端时的幅值；得到：通过线性代数运算可以得到(aiAi)；由于信号在空气中传播过程中幅值有所衰减，因此并且A是一个未知常量，通过消除A来提取非线性硬件指纹：即麦克风的非线性硬件指纹如公式(6)所示。本专利技术的有益效果如下：本专利技术方法所提取的设备指纹是完全基于设备的麦克风模块的，通常这样的硬件指纹不具备移植性。另外，基于非线性特征的设备指纹是基于模块硬件特性的，在不改变模块的前提下，本专利技术提取的硬件指纹不可在硬件级别被修改。附图说明图1为麦克风工作原理示意图。图2为非线性硬件指纹提取流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步说明。基于麦克风非线性特性的设备指纹提取方法包括以下步骤：步骤一：硬件指纹提取方发送一个音频信号，被认证设备的麦克风录下该音频信号。麦克风的非线性特性是指对于一个指定输入信号，麦克风的输出信号SOUT与输入信号SIN为非线性关系，如公式(1)所示：其中，V＝[a0,a1,…,ai]是一组常向量。根据公式(1)，可发现输出信号中会产生原输入信号不包含的频率分量，这一部分频率分量将会使信号产生失真，影响音频录制效果。为缓解这一问题，麦克风在生产设计和制造过程中有针对性的对常用频率(100Hz到10kHz)的输入输出响应做了一系列的优化以减少失真。因此，在该频率段的信号非线性效应并不明显。为了更好的提取非线性特征，我们需要提高输入信号的频率，以获得更为显著的非线性特性。为实现这一目的，本专利技术设计的输入音频信号是一个经过调制的信号，如公式(2)所示：其中，fc和fb分别是载波信号和基带信号的频率，和分别是载波信号和基带信号幅值。根据经验，我们设计fc＝20kHz,fb＝1kHz,即认证设备播放一个如公式(2)所示的音频信号接收，而被认证设备则录制下该音频，其录制信号SOUT应符合公式(1)所示关系。步骤二：对录制的音频信号作预处理。录制的音频信号在被认证设备端是经过模数转换的数字信号，这一部分的信号转换原理如图1所示。对于一个如公式(2)所示的输入信号SIN，经过麦克风的非线性作用以后(公式(1))，其输出将包含新的频率分量。比如：中包含2fc-fb、2fc和2fc+fb；中包含fb、2fb和3fb等频率分量。这些信号再经过方法器放大后，会经过一个低通滤波器滤波。低通滤波器的作用是去除环境中高频干扰，因此，大多数麦克风的低通滤波器的截止频率为20kHz。因此，当输入信号的fc足够大时，这些因为非线性效应产生的高频的频率分量将会被滤掉。然而，诸如fb、2fb、3fb等频率较低的谐波分量将会被保留，最终经过ADC模数转换后被存储。经过上述分析，我们发现麦克风非线性效应主要体现在基带的谐波分量中，这些谐波分量的频率为：其中fLPF是低通滤波器的截止频率。因此，通过提取麦克风接收到信号的基带谐波分量，就可以提取出包含麦克风的非线性特性信号，具体的说，是对接收信号做傅里叶变换(FFT)并提取基带信号谐波频率部分，即：(A(fb),A(2fb),…,A(nfb))(3)由于高次谐波的幅值随着次数的升高呈指数级降低，因此高次谐波的幅值往往非常小，当n＞10时，其幅值水平已经接近噪音，因此我们只取n≤10。步骤三：提取被认证设备的非线性特征的设备指纹。步骤二中，通过信号预处理，得到了包含被认证设备麦克风的非线性特性的信号，在步骤三中，将进一步获得基于非线性的设备硬件指纹。非线性作用的存在是由于麦克风内包含大量如二极管、放大器等非线性元件的存在，并且这一作用在技术上不能被消除。由于制造工艺的关系，每一个非线性元件的输入输出特性都有着细微的差别，因此对于一个特定麦克风，其输入与输出关系是固定且唯一的。因此，根据公式(1)，可以通过提取麦克风的非线性系数V＝[a0,a1,…,ai]，作为麦克风的硬件指纹。考虑公式(2)中的将公式(2)代入公式(1)并展开，并将频率高于fLPF的分量和直流分量去除后，可以得到：其中(αij)是一个常系数矩阵，其物理含义为i次谐波经过三角函数展开后，在频率为jfb分量上的系数，如α31＝0.75,α32＝0,α33＝-0.25；(aiAn)是包含目标非线性系数的矩阵，A为信号传输到麦克风端时的幅值。结合公式(3)和公式(4)，我们可以得到：由于(αij)是一个常系数矩阵，(A(ifb))由步骤二获得，因此通过线性代数运算我们可以的得到(aiAi)本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于麦克风非线性特性的设备指纹提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：硬件指纹提取方发送一个经过调制的音频信号，被认证设备的麦克风录下该音频信号；步骤二：对麦克风录下的音频信号作预处理，提取音频信号中基带信号谐波频率部分；步骤三：提取被认证设备的非线性特征的设备指纹。

【技术特征摘要】
1.基于麦克风非线性特性的设备指纹提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：硬件指纹提取方发送一个经过调制的音频信号，被认证设备的麦克风录下该音频信号；步骤二：对麦克风录下的音频信号作预处理，提取音频信号中基带信号谐波频率部分；步骤三：提取被认证设备的非线性特征的设备指纹。2.根据权利要求1所述的基于麦克风非线性特性的设备指纹提取方法，其特征在于，步骤一中：所述的发送的音频信号SIN满足：其中，fc和fb分别是载波信号和基带信号的频率，和分别是载波信号和基带信号幅值，且fc＝20kHz，fb＝1kHz，被认证设备的麦克风录制的音频信号SOUT则与输入信号SIN为非线性关系，如下：其中，V＝[a0，a1，...，ai]是一组常向量，即麦克风的非线性系数。3.根据权利要求2所述的基于麦克风非线性特性的设备指纹提取方法，其特征在于，步骤二中对录制的音频信号作预处理；如下：对接收信号做傅里叶(FFT)变换并提取基带信号谐波频率部分，即：(A(fb)，A(2...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐文渊，冀晓宇，周歆妍，邓江毅，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33