无线网络非接触人体行为感知场景的隐私保护策略研究

发布时间：2020-12-10 02:15

　　针对无线网络环境下非接触人体行为感知技术的特征,对该场景下的隐私保护策略进行了总结和分析,综述了隐私保护的原理、可保护的动作类型以及未来研究方向. 

【文章来源】：吉林师范大学学报(自然科学版). 2020年04期 第107-113页

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

隐私泄漏场景

与现有隐私攻击技术相比,目前针对无线网络非接触人体行为感知场景的隐私保护技术仍处于起步阶段.图2和图3分别根据不同的人体行为种类汇总了较典型的人体行为攻击技术和隐私保护技术的相关研究成果.图3 无线网络非接触人体行为感知技术隐私保护方法汇总

图2 无线网络非接触人体行为攻击技术汇总从图2和图3的汇总结果可以看出,目前无线网络非接触人体行为感知场景的隐私攻击方法与隐私保护方法的发展具有不平衡性.其中,隐私攻击技术在不同粒度的人体行为攻击应用中的平均准确率为80%以上,而隐私保护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,分别集中在日常行为保护[36-37,40,42]、手势保护[38-39]、位置保护[42]以及声音保护[43]等四个方面(如图3),其中,俄亥俄州立大学Y.Qiao等[36]首次提出无线网络非接触人体行为感知场景的隐私保护方法.

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于WiFi信号的人体行为感知技术研究综述[J]. 鲁勇,吕绍和,王晓东,周兴铭.  计算机学报. 2019(02)



本文编号：2907902