一种基于惯性测量单元共振特征的手机牧场检测与标定方法技术

本发明专利技术公开了一种基于惯性测量单元共振特征的手机牧场检测与标定方法，该方法基于手机牧场中设备物理空间相邻的特性，在移动应用权限受限的情况下，基于陀螺仪对特定频段声波的敏感性检测是否存在设备集群，并利用惯性测量单元共振的频谱特性构成独有的设备指纹对该集群设备进行标定。当同一个集群中有一个设备出现高风险行为，则整个集群设备均视为高风险设备并限制其功能。本发明专利技术利用手机牧场中设备物理空间相邻的特性，结合惯性测量单元对声波的敏感性，检测手机牧场并标定设备，降低黑灰产对企业活动的危害。灰产对企业活动的危害。灰产对企业活动的危害。

【技术实现步骤摘要】
一种基于惯性测量单元共振特征的手机牧场检测与标定方法


[0001]本专利技术涉及一种手机牧场检测与标定方法，更具体地说，涉及一种基于惯性测量单元共 振特征的手机牧场检测与标定方法。

技术介绍

[0002]随着移动互联网的发展和普及，线下的很多业务迁移到了线上，新的安全威胁随之而来。 然而随着用户隐私意识的增强，开发商采用大量的技术手段对设备标识符进行保护，以防止 用户隐私泄露，但这也意味着对于黑灰产设备的检测与标识的难度的增加。
[0003]为了打击黑灰产，针对“手机牧场”这一问题，需要对手机牧场进行检测和标识。与此 同时，从隐私保护的角度出发，移动应用端仅拥有极少部分应用相关的权限和一部分低敏感 度的数据权限：如扬声器、陀螺仪和加速度计。传统的检测手段如多因素验证往往需要更多 的操作权限，而标识手段则依赖于平台提供的标识码
[0004]传统的多因素认证，不仅核验用户的账号密码，还对设备信息、时间、生物因素等进行 校验。如随时检测用户状态，当出现异地登录、换人操作、换设备操作等，发现异常就推送 自适应的安全认证机制，如可采取短信验证、人脸识别、指纹等验证方式。这些认证方式不 仅操作繁琐费时，而且无法实现预防黑灰产行为的目的。
[0005]传统的设备标识手段如IOS平台所使用的UDID(Unique Device Identifier,独特设备识 别码)、UUID(Universally Unique Identifier,通用唯一识别码)或IDFA(Identifier For Advertising，广告识别码)以及安卓平台常使用的AndroidID、IMEI(International Mobile Equipment Identity，国际移动设备识别码)等方式对设备进行识别。然而，随着用户隐私 意识的提升，UDID或UUID被禁止读取，而IDFA是可以改变的，存在系统重置、用户还原等情 况导致设备指纹变化的问题，安卓各大厂商也逐渐提供隐藏或动态生成设备指纹的功能。设 备指纹识别的目的是产生一个独特的签名，唯一地识别一个特定的移动设备。但是在不同平 台中，设备指纹的生成方式依赖于平台特征。但是，由不同平台生成的设备指纹往往不够通 用化。此外，黑灰产行业甚至会故意掩盖、重置或修改这些设备标识以防止自身设备被标定 后无法继续进行牟利。

技术实现思路

[0006]针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种基于惯性测量单元共振特征的手机牧场检 测与标定方法，利用低敏感权限的加速度计、陀螺仪和扬声器，利用惯性测量单元对声波的 敏感性判断处在相邻物理空间的设备，并以其内部各个轴共振频率的起止点构成设备指纹。 当其中一台设备发生高危行为时，同一集群内设备均被列入黑名单，降低了黑灰产的危害。
[0007]步骤一：手机集群检测。在用户进入移动应用活动界面时，应用申请扬声器权限并以特 定周期播放啁啾音。由于手机牧场中设备物理空间相邻的特性，周围的设备的惯性测量单元 会产生同周期的响应。记录同一地区/基站内所有安装该应用的设备的惯性测量单
元数据并观 察，标记其中产生同周期响应的设备，视为一个手机牧场的集群。同时利用惯性测量单元共 振的频谱特性构成独有的设备指纹，用于标定与设别不同集群中的设备。即：记录每个设备 惯性测量单元各个轴上共振发生的频率起止点f
start
、f
end
。任意一组或多组共振起止点作为 该设备的身份标识。其中，所述产生同周期相应的设备包括多个播放啁啾音设备产生的与啁 啾音同周期响应的设备，如a设备播放啁啾音时，检测到b设备产生同周期相应，b设备播 放时检测到设备a和设备c，则设备abc均视为同一个集群，这样可以尽可能检测到手机牧 场中的所有设备。另外，以手机扬声器额定功率计算(5w以内)，覆盖范围大概直径20厘米， 通过调节扬声器音量可以确定检测范围。
[0008]步骤二：高危设备黑名单。当一台设备发生高危活动，则将所有与之在同一集群内的设 备设为黑名单，实现手机牧场检测。
[0009]进一步地，所述惯性测量单元为加速度计和/或陀螺仪。
[0010]进一步地，所述步骤一中，每个设备惯性测量单元各个轴上共振发生的频率起止点f
start
、 f
end
判断过程为：当惯性测量单元的振动数据分布不符合高斯分布且同一惯性测量单元多个 轴数据满足频率相同时，视为该惯性测量单元共振。
[0011]进一步地，所述步骤一中，采用幅值为该轴峰值的0.707倍的两个点作为各个轴上共振 发生的频率起止点f
start
、f
end
。
[0012]进一步地，所述步骤一中，采用加速度计和陀螺仪的三个轴的共振起止点构成唯一的12 维坐标作为对应设备的身份标识,即
[0013][0014]进一步地，在可接受的辨别容量损失的前提下，对设备指纹进行降维，以加快设备辨别 过程和降低计算复杂度。选择惯性测量单元中至少有两个轴发生共振的频段的起止点作为快 速识别指纹，即
[0015][0016]本专利技术所述的基于陀螺仪共振特征的设备指纹生成方法，针对包括Android、IOS、PC和 移动物联网等的不同平台的运行设备进行设备指纹的生成，形成一个跨平台的设备指纹生成 标准。
[0017]本专利技术的有益效果是，本专利技术提供一种基于惯性测量单元共振特征的手机牧场检测与标 定方法，利用低敏感权限的加速度计、陀螺仪和扬声器，利用惯性测量单元对声波的敏感性 判断处在相邻物理空间的设备，并以其内部各个轴共振频率的起止点构成设备指纹，形成一 个平台无关的设备指纹生成标准，支持10^12数量级的设备标识空间。并在计算资源受限的 情况下，能在可接受的标识空间损失下，降低特征维度以进一步加快设备识别，同时满足方 便性与实用性。当其中一台设备发生高危行为时，同一集群内设备均被列入黑名单，降低了 黑灰产的危害。
附图说明
[0018]图1是手机牧场检测与标定方法框架图；
[0019]图2是以8个BMI160陀螺仪为例的x轴共振起止点雷达图；
[0020]图3是以8个BMI160陀螺仪为例的y轴共振起止点雷达图；
[0021]图4是以8个BMI160陀螺仪为例的z轴共振起止点雷达图；
[0022]图5是以8个BMI160陀螺仪为例的快速识别指纹雷达图；
[0023]图6是快速识别指纹准确率混淆矩阵；
具体实施方式
[0024]下面结合附图对本专利技术做进一步的详细说明，所述是对本专利技术的解释而不是限定。
[0025]本专利技术一种基于惯性测量单元共振特征的手机牧场检测与标定方法，包括以下步骤：
[0026]步骤一：手机集群检测。在用户进入移动应用活动界面时，应用申请扬声器权限并以特 定周期播放啁啾音。由于手机牧场中设备物理空间相邻的特性，周围的设备的惯性测量单元 会产生同周期的响应。因此，记录同一地区/基站内所有安装该应用的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于陀螺仪共振特征的手机牧场检测与标定方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：手机集群检测：在用户进入移动应用活动界面时，应用申请扬声器权限并以特定周期和频率变化率播放啁啾音。记录同一地区或基站内所有安装该应用的设备的惯性测量单元的振动数据并观察，标记其中产生同周期响应的设备，视为一个集群。同时记录每个设备惯性测量单元各个轴上共振发生的频率起止点f
start
、f
end
。任意一组或多组共振起止点作为对应设备的身份标识；步骤二：高危设备黑名单：当一台设备发生高危活动，则将所有与之在同一集群内的设备设为黑名单，实现手机牧场检测。2.根据权利要求1所述基于陀螺仪共振特征的手机牧场检测与标定方法，其特征在于，所述步骤一中，每个设备惯性测量单元各个轴上共振发生的频率起止点f
start
、f
end
判断过程为：当惯性测量单元...

【专利技术属性】
技术研发人员：高铭，李一敏，韩劲松，林峰，许昌琪，任奎，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：