MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017164517
■00520250211153012
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798384045007
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31631467
■035    ▼a(MiAaPQ)umichrackham005854
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a620
■1001  ▼aLong,  Yan.
■24510▼aModeling  and  Mitigating  Side  Channels  in  Optical  and  Embedded  Sensing  Systems
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  Michigan▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a191  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-03,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Fu,  Kevin;Liu,  Mingyan.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Michigan,  2024.
■520    ▼aThis  thesis  investigates  how  to  model  and  mitigate  the  security  and  privacy  impact  of  undefined  information  channels  in  the  analog-digital  interfaces  of  sensing  systems.  Sensors  bridge  the  physical  and  digital  worlds  and  have  become  a  fundamental  building  block  of  modern  computer  systems.  The  physical  and  analog  nature  of  sensor  hardware,  however,  creates  an  inherent  gap  in  the  abstraction  of  sensors  when  sensor  hardware  is  interfaced  with  computer  software.  The  lack  of  comprehensive  and  proper  abstraction  causes  side  channels  in  physical-digital  information  transformation,  resulting  in  information  leakage  and  manipulation  problems  that  could  compromise  the  data  security  and  user  privacy  of  emerging  cyber-physical  technologies.    By  analyzing  the  sensing  model  and  several  representative  examples  of  camera  sensing  and  other  embedded  sensors,  my  thesis  first  investigates  how  three  key  factors  of  modern  sensor  design  contribute  to  sensor  data  leakage  problems.  These  factors  include  (1)  the  increasing  resolution  and  sensitivity  of  sensors,  (2)  the  increasing  structural  complexity  of  sensors,  and  (3)  the  more  standardized  but  unprotected  sensor  data  distributions.  The  first  factor  is  demonstrated  by  a  case  study  of  webcams  leaking  user  screen  contents  during  video  conferencing  when  the  screen  contents  are  reflected  by  users'  eyeglasses,  and  generalized  to  another  threat  model  of  smartphone  zero-permission  accelerometers  and  gyroscopes  leaking  touchtone  audio.  The  second  factor  is  demonstrated  by  exploiting  the  rolling  shutter  and  movable  lens  structures  of  smartphone  cameras  to  extract  ambient  audio  from  a  stream  of  photos.  The  third  factor  is  demonstrated  by  eavesdropping  on  the  electromagnetic  leakage  of  camera  data  transmission  interfaces  to  reconstruct  confidential  camera  videos  in  real  time.  Besides  information  leakage,  this  thesis  explains  how  such  side  channels  in  sensors  also  allow  the  injection  of  false  information  into  sensing  systems.  Specifically,  it  shows  how  intentional  electromagnetic  interference  can  interact  with  analog  sensing  circuits  to  manipulate  the  temperature  readings  of  vaccine  temperature  monitors  and  induce  phantom  keystroke  inputs  on  various  types  of  keyboards.  Finally,  the  thesis  generalizes  the  concept  of  sensor  side  channels  and  proposes  that  when  properly  controlled,  such  side  channels  could  be  utilized  by  system  defenders  to  strengthen  existing  systems,  such  as  synthesizing  virtual  sensors  from  existing  sensor  hardware  to  perform  multimodal  sensing  and  authentication.
■590    ▼aSchool  code:  0127.
■650  4▼aEngineering
■650  4▼aComputer  science
■650  4▼aElectrical  engineering
■653    ▼aSensor  security
■653    ▼aSide  channels
■653    ▼aInformation  leakage
■653    ▼aEavesdropping
■653    ▼aAuthentication
■690    ▼a0537
■690    ▼a0984
■690    ▼a0544
■71020▼aUniversity  of  Michigan▼bElectrical  and  Computer  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-03B.
■790    ▼a0127
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17164517▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books