[发明专利]一种基于快速充电器声音侧信道的隐私推测攻击方法

权利要求书

1.一种基于快速充电器声音侧信道的隐私推测攻击方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：设置攻击平台，确定待攻击受害者设备型号以及适配的快速充电器型号，通过攻击平台的麦克风和声卡采集待攻击受害者设备所连接的快速充电器发出的噪声信号；

步骤2：确定受害者设备所连接的快速充电器输出功率P与发出的噪声信号频率F之间的关系函数F(P)以及噪声信号的基准频率F_b；

步骤3：受害者设备连接快速充电器并加载应用程序(APP)，通过攻击平台采集快速充电器发出的噪声信号；

步骤4：对步骤3中获取的快速充电器发出的噪声信号进行预处理；

步骤5：分别对每一条预处理后的噪声信号提取多维特征，形成每一条信号的特征向量；

步骤6：利用步骤5所述的特征向量对多种机器学习模型进行训练，选择分类效果最好的分类器作为最终的攻击模型；

步骤7：在受害者设备连接快速充电器并实时加载应用程序时，基于步骤1、2、3、4、5所述方法提取充电器所发出实时噪声信号的特征向量，利用步骤6训练好的攻击模型对特征向量进行分类预测，从而窃取用户当前正在使用APP的隐私信息。

2.根据权利要求1所述的基于快速充电器声音侧信道的隐私推测攻击方法，其特征在于，步骤2中确定快速充电器输出功率与发出的噪声信号频率之间的关系函数以及噪声信号的基准频率，具体为：

步骤2.1：测量受害者设备所连接快速充电器在不同输出功率(P)下适配器发出的噪声频率(F)；

步骤2.2：基于序列功率序列P和噪声频率序列F对应的值，拟合出噪声频率随输出功率的变化函数F(P)；

步骤2.3：在受害者设备充满电时连接快速充电器，将此时快速充电器发出的噪声信号频率作为基准频率F_b。

3.根据权利要求1所述的基于快速充电器声音侧信道的隐私推测攻击方法，其特征在于，步骤3中数据采集的方法具体为：

步骤3.1：将受害者设备与快速充电器连接，按顺序加载一组APP，每个APP重复加载多次；

步骤3.2：攻击平台采集受害者设备加载APP时快速充电器发出的噪声信号；

步骤3.3：在受害者设备不同电量下重复步骤3.1和步骤3.2的数据采集过程。

4.根据权利要求1所述的基于快速充电器声音侧信道的隐私推测攻击方法，其特征在于，步骤4中对快速充电器噪声信号进行预处理，具体为：

步骤4.1：利用截至频率为20Khz的高通滤波器对噪声信号进行高通滤波，以过滤原始充电器噪声信号中的低频环境噪声；

步骤4.2：利用VAD算法对滤波后的信号进行语音端点检测，提取出从点击APP图标到APP加载完成的有效信号段，舍弃其余非有效信号段；

步骤4.3：提取有效信号段后，利用步骤2所拟合的函数F(P)，对步骤3.3中非满电状态下采集的噪声信号做频率调制，将其信号频率调制至基准频率F_b。

5.根据权利要求1所述的基于快速充电器声音侧信道的隐私推测攻击方法，其特征在于，步骤5中对每一条噪声信号提取多维特征，具体为：

步骤5.1：对信号幅值在时域上进行拟合，将拟合曲线的多项式系数作为时域特征T；

步骤5.2：对信号进行傅里叶变换得，将傅里叶系数作为频率特征F；

步骤5.3：计算信号的最大值、最小值、均值、中值、均方根、均方差、偏度、峭度、波形因子、波峰因子、脉冲因子、裕度因子作为统计特征S。