針對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下非接觸人體行為感知技術(shù)的特征,對(duì)該場景下的隱私保護(hù)策略進(jìn)行了總結(jié)和分析,綜述了隱私保護(hù)的原理、可保護(hù)的動(dòng)作類型以及未來研究方向. 

【文章來源】：吉林師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020年04期 第107-113頁

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

隱私泄漏場景

與現(xiàn)有隱私攻擊技術(shù)相比,目前針對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)非接觸人體行為感知場景的隱私保護(hù)技術(shù)仍處于起步階段.圖2和圖3分別根據(jù)不同的人體行為種類匯總了較典型的人體行為攻擊技術(shù)和隱私保護(hù)技術(shù)的相關(guān)研究成果.圖3 無線網(wǎng)絡(luò)非接觸人體行為感知技術(shù)隱私保護(hù)方法匯總

圖2 無線網(wǎng)絡(luò)非接觸人體行為攻擊技術(shù)匯總從圖2和圖3的匯總結(jié)果可以看出,目前無線網(wǎng)絡(luò)非接觸人體行為感知場景的隱私攻擊方法與隱私保護(hù)方法的發(fā)展具有不平衡性.其中,隱私攻擊技術(shù)在不同粒度的人體行為攻擊應(yīng)用中的平均準(zhǔn)確率為80%以上,而隱私保護(hù)方法的典型工作主要有PhyCloak[36]、Aegis[37]、WiGuard[38]、Taprint[39]、Zhu[40]、E-Eye[41]、ShieldScatter[42]、VoiceMask[43]等,分別集中在日常行為保護(hù)[36-37,40,42]、手勢保護(hù)[38-39]、位置保護(hù)[42]以及聲音保護(hù)[43]等四個(gè)方面(如圖3),其中,俄亥俄州立大學(xué)Y.Qiao等[36]首次提出無線網(wǎng)絡(luò)非接觸人體行為感知場景的隱私保護(hù)方法.

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于WiFi信號(hào)的人體行為感知技術(shù)研究綜述[J]. 魯勇,呂紹和,王曉東,周興銘.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2019(02)



本文編號(hào)：2907902