一種基于動(dòng)態(tài)條件隨機(jī)場(chǎng)的鍵盤輸入偵測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及鍵盤輸入偵測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于動(dòng)態(tài)條件隨機(jī)場(chǎng)的鍵盤輸 入偵測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 眾所周知，鍵盤輸入帶著大量的數(shù)據(jù)信息，包括登錄用戶名、密碼等重要信息。隨 之越來(lái)越多的鍵盤輸入攻擊方式出現(xiàn)，例如利用定位能力強(qiáng)大的聲波探測(cè)器，或者是在電 腦內(nèi)部植入攻擊的木馬軟件等。前者需要體積龐大的儀器，不易攜帶，不適用于鍵盤輸入偵 測(cè)場(chǎng)合；而后者容易被電腦里面的反木馬程式所刪除。
[0003] 隨著手機(jī)逐漸成為具有強(qiáng)大計(jì)算能力的移動(dòng)工具，越來(lái)越多的傳感器被安放在手 機(jī)上，用以提供各種感知的功能。手機(jī)上麥克風(fēng)的數(shù)量也在逐漸增多，然而現(xiàn)有的手機(jī)一般 還都只有兩個(gè)或者一個(gè)麥克風(fēng)，只有極少數(shù)的手機(jī)有三個(gè)麥克風(fēng)，以iPhone 5手機(jī)為例， 其具有三個(gè)麥克風(fēng)，一個(gè)在前面，一個(gè)在背面，另一個(gè)在底部。這樣可以更好的獲取多個(gè)方 向的聲音，并且在通話過(guò)程中消除背景噪音。多個(gè)麥克風(fēng)的出現(xiàn)為精確定位聲音源的提供 了可能，如果在單個(gè)手機(jī)上麥克風(fēng)的數(shù)量不小于三個(gè)，即可通過(guò)手機(jī)聲音到達(dá)不同位置的 麥克風(fēng)的時(shí)間差進(jìn)行定位，從而得到較精確的音源位置。但是如果手機(jī)只有兩個(gè)麥克風(fēng)，則 需要多個(gè)手機(jī)進(jìn)行協(xié)同合作定位。
[0004] 如果利用手機(jī)能夠精確的對(duì)鍵盤輸入進(jìn)行定位，確實(shí)是一個(gè)很隱蔽且高效方法。 然而，由于現(xiàn)有手機(jī)的發(fā)射/接收聲音信號(hào)的頻率過(guò)低，而對(duì)鍵盤輸入定位對(duì)于定位精度 要求高（2cm以內(nèi)），所以往往無(wú)法直接使用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于通過(guò)一種基于動(dòng)態(tài)條件隨機(jī)場(chǎng)的鍵盤輸入偵測(cè)方法，來(lái)解決以 上【背景技術(shù)】部分提到的問(wèn)題。
[0006] 為達(dá)此目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：
[0007] 一種基于動(dòng)態(tài)條件隨機(jī)場(chǎng)的鍵盤輸入偵測(cè)方法，其包括：
[0008] A、獲取不同位置的若干個(gè)麥克風(fēng)MiM2M 3. . .M2ni的位置，其中，m為不小于1的正整 數(shù)；
[0009] B、通過(guò)歸一化互相關(guān)方法，對(duì)于所有的麥克風(fēng)對(duì)，計(jì)算同一音源發(fā)出的聲音到麥 克風(fēng)吣和麥克風(fēng)^的帶誤差容忍的時(shí)間差范圍At m其中，i辛j ;
[0010] c、根據(jù)帶誤差容忍的時(shí)間差范圍A 和每對(duì)麥克風(fēng)位置，獲得相應(yīng)的雙曲線；
[0011] D、將所有的所述雙曲線疊加在平面上，平面中被雙曲線帶覆蓋次數(shù)最多的區(qū)域即 為最大可能的音源區(qū)域，偵測(cè)出鍵盤輸入字符的大概位置；
[0012] E、利用動(dòng)態(tài)條件隨機(jī)場(chǎng)對(duì)鍵盤輸入的位置信息進(jìn)行建模，通過(guò)線下學(xué)習(xí)的文本特 征關(guān)聯(lián)性來(lái)恢復(fù)輸入字符序列。
[0013] 特別地，所述步驟B具體包括：
[0014] 通過(guò)兩個(gè)不同位置的麥克風(fēng)對(duì)同一音源發(fā)出的聲音進(jìn)行采集，分別獲取第一聲音 序列和第二聲音序列，其中，第一麥克風(fēng)采集的第一聲音序列中的聲音強(qiáng)度的最高時(shí)刻是 ，第二麥克風(fēng)米集的第二聲音序列中聲音強(qiáng)度的最尚時(shí)刻是t2，米集的米樣率為k;
[0015] 選取第一聲音序列和第二聲音序列的兩個(gè)聲音序列的聲音強(qiáng)度最高的時(shí)間段，得 到第一麥克風(fēng)的第一聲音子序列x(t)和第二麥克風(fēng)的第二聲音子序列Y(t);第一聲音子 序列X(t)和第二聲音子序列Y(t)的序列長(zhǎng)度均為L(zhǎng);
[0016] 將得到的兩個(gè)子序列進(jìn)行歸一化互相關(guān)計(jì)算，以得到最佳匹配位置tM，即兩個(gè)子 序列相對(duì)位置為t M時(shí)，歸一化互相關(guān)計(jì)算的結(jié)果CC(t J數(shù)值最大；
[0017] 歸一化的互相關(guān)方法的計(jì)算公式如下：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于動(dòng)態(tài)條件隨機(jī)場(chǎng)的鍵盤輸入偵測(cè)方法，其特征在于，包括： A、 獲取不同位置的若干個(gè)麥克風(fēng)M1M2M3. .. M2m的位置，其中，m為不小于1的正整數(shù)； B、 通過(guò)歸一化互相關(guān)方法，對(duì)于所有的麥克風(fēng)對(duì)，計(jì)算同一音源發(fā)出的聲音到麥克風(fēng) MjP麥克風(fēng)Μ」的帶誤差容忍的時(shí)間差范圍Atm其中，i辛j ; C、 根據(jù)帶誤差容忍的時(shí)間差范圍△ ^和每對(duì)麥克風(fēng)的位置，獲得相應(yīng)的雙曲線； D、 將所有的所述雙曲線疊加在平面上，平面中被雙曲線帶覆蓋次數(shù)最多的區(qū)域即為最 大可能的音源區(qū)域，偵測(cè)出鍵盤輸入字符的大概位置； E、 利用動(dòng)態(tài)條件隨機(jī)場(chǎng)對(duì)鍵盤輸入的位置信息進(jìn)行建模，通過(guò)線下學(xué)習(xí)的文本特征關(guān) 聯(lián)性來(lái)恢復(fù)輸入字符序列。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于動(dòng)態(tài)條件隨機(jī)場(chǎng)的鍵盤輸入偵測(cè)方法，其特征在于，所 述步驟B具體包括： 通過(guò)兩個(gè)不同位置的麥克風(fēng)對(duì)同一音源發(fā)出的聲音進(jìn)行采集，分別獲取第一聲音序列 和第二聲音序列，其中，第一麥克風(fēng)采集的第一聲音序列中的聲音強(qiáng)度的最高時(shí)刻是tl，第 二麥克風(fēng)米集的第二聲音序列中聲音強(qiáng)度的最尚時(shí)刻是h，米集的米樣率為k ; 選取第一聲音序列和第二聲音序列的兩個(gè)聲音序列的聲音強(qiáng)度最高的時(shí)間段，得到第 一麥克風(fēng)的第一聲音子序列X(t)和第二麥克風(fēng)的第二聲音子序列Y(t);第一聲音子序列 X (t)和第二聲音子序列Y (t)的序列長(zhǎng)度均為L(zhǎng) ; 將得到的兩個(gè)子序列進(jìn)行歸一化互相關(guān)計(jì)算，以得到最佳匹配位置tM，即兩個(gè)子序列 相對(duì)位置為tM時(shí)，歸一化互相關(guān)計(jì)算的結(jié)果CC (t J數(shù)值最大； 歸一化的互相關(guān)方法的計(jì)算公式如下：
根據(jù)上述歸一化互相關(guān)計(jì)算公式，其中一個(gè)序列為模版序列，另一個(gè)為待匹配序列； 令X(t)為模版序列，Y(t)為待匹配序列；h為子序列Y(t)相對(duì)X(t)的位置，其取值范圍 是tQe [1 - L, 2L - 1] ;t X(t)實(shí)際匹配部分位置，其取值范圍是t xe W = [maxma x{0, tQ}，minmin{tQ+L-l，L-l}]，t為X(t)和Y(t)序列的位置下標(biāo)，其取值范圍是t e W。 =[0，L 一 1] ;X(t)序列的音強(qiáng)平均值為
Y(t)序列的音強(qiáng)平均值為
計(jì)算上述兩個(gè)麥克風(fēng)采集的音源的聲音的時(shí)間差T1, T1= |t I ;帶誤差容忍的 時(shí)間差范圍是Δ t，其取值范圍是Δ t e (T1- δ，T1+ δ )，容忍度δ = I I T11 - I tfh I I。
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)一種基于動(dòng)態(tài)條件隨機(jī)場(chǎng)的鍵盤輸入偵測(cè)方法，包括：獲取不同位置的若干個(gè)麥克風(fēng)M1M2M3...M2m的位置；通過(guò)歸一化互相關(guān)方法，對(duì)于所有的麥克風(fēng)對(duì)，計(jì)算同一音源發(fā)出的聲音到麥克風(fēng)Mi和麥克風(fēng)Mj的帶誤差容忍的時(shí)間差范圍Δtij；根據(jù)帶誤差容忍的時(shí)間差范圍Δtij和每對(duì)麥克風(fēng)的位置，獲得相應(yīng)的雙曲線；將所有的雙曲線疊加在平面上，平面中被雙曲線帶覆蓋次數(shù)最多的區(qū)域即為最大可能的音源區(qū)域，偵測(cè)出鍵盤輸入字符的大概位置；利用動(dòng)態(tài)條件隨機(jī)場(chǎng)對(duì)鍵盤輸入的位置信息進(jìn)行建模，通過(guò)線下學(xué)習(xí)的文本特征關(guān)聯(lián)性來(lái)恢復(fù)輸入字符序列。本發(fā)明沒(méi)有假設(shè)數(shù)據(jù)之間的獨(dú)立性，利用現(xiàn)實(shí)存在的時(shí)空關(guān)聯(lián)性建立了一個(gè)統(tǒng)一的概率模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)鍵盤輸入的定位。
【IPC分類】G06F3-02
【公開(kāi)號(hào)】CN104536585
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201410855233
【發(fā)明人】馬強(qiáng), 朱彤, 劉云浩
【申請(qǐng)人】無(wú)錫清華信息科學(xué)與技術(shù)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中心
【公開(kāi)日】2015年4月22日
【申請(qǐng)日】2014年12月31日