[論文レビュー] Mobile phone identification through the built-in magnetometers

Gianmarco Baldini, Gary Steri+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 26, 2017

Digital Media Forensic Detection参考文献 4被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、ソレノイドを介して制御された波形でモバイル端末の内蔵磁力計を刺激し、そのデジタル出力を統計的特徴量とサポートベクターマシン（SVM）分類を用いて分析することで、モバイル端末を識別する新規手法を提案する。本手法は、異なる機種・ブランド間の識別（インターモデル）において高い正確性を示すが、同じ機種同士の識別（イントラモードル）では限定的な正確性にとどまり、波形の複雑さが認証性能を向上させることを示している。

ABSTRACT

Mobile phones identification through their built in components has been demonstrated in literature for various types of sensors including the camera, microphones and accelerometers. The identification is performed by the exploitation of the small but significant differences in the electronic circuits generated during the production process. Thus, these differences become an intrinsic property of the electronic components, which can be detected and become an unique fingerprint of the component and of the mobile phone. In this paper, we investigate the identification of mobile phones through their builtin magnetometers, which has not been reported in literature yet. Magnetometers are stimulated with different waveforms using a solenoid connected to a computer s audio board. The identification is performed analyzing the digital output of the magnetometer through the use of statistical features and the Support Vector Machine (SVM) machine learning algorithm. We prove that this technique can distinguish different models and brands with very high accuracy but it can only distinguish phones of the same model with limited accuracy.

研究の動機と目的

• モバイル端末の磁力計がデバイス識別に用いられる固有の物理的フィンガープリントとして機能するかどうかを調査すること。
• 磁力計出力に基づいて、インターモデルおよびイントラモードル識別が実現可能かどうかを評価すること。
• ノイズおよび時間的変動の下での手法の頑健性を評価すること。
• 異なる刺激波形が識別正確性に与える影響を特定すること。

提案手法

• コンピュータのオーディオ出力に接続されたソレノイドを用いて、モバイル端末の磁力計を制御された磁界波形で刺激した。
• 磁力計のデジタル出力信号を収集し、平均、分散、歪度、尖度などの統計的特徴量を抽出した。
• サポートベクターマシン（SVM）分類を用いて、磁力計応答に基づいて異なる端末を区別した。
• 長さや複雑さが異なる複数の刺激波形（A、B、C）をテストし、識別正確性に与える影響を評価した。
• 実際の信号劣化を模擬するため、白色ガウスノイズ（AWGN）を導入し、頑健性を評価した。
• 複数日間にわたる等誤差率（EER）を用いた評価により、時間的安定性を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 モバイル端末は、内蔵磁力計の内在的ばらつきに基づいて固有に識別可能か？
• RQ2 磁力計フィンガープリントを用いた、異なるブランド・機種間の識別（インターモデル）の正確性はどの程度か？
• RQ3 本手法を用いた、同じ機種同士の識別（イントラモードル）はどの程度達成可能か？
• RQ4 異なる刺激波形が識別正確性および学習時間に与える影響はいかほどか？
• RQ5 白色ガウスノイズおよび時間的変動の下での識別システムの頑健性はどの程度か？

主な発見

• インターモデル識別は非常に高い正確性を示し、最も複雑な波形（C）では平均等誤差率（EER）が0.00303にまで低下した。
• イントラモードル識別は限定的な正確性にとどまり、最良波形（C）では平均EERが0.195であった。これは、同じ機種同士の区別が中程度ではあるが強くはないと示している。
• 本手法は高い時間的安定性を示し、同じ端末を複数日間にわたって比較した場合、EER値はランダムな選択とほぼ同等（EER ≈ 0.5）であった。
• 白色ガウスノイズは性能を著しく低下させ、SNR = 0の条件下でEERが0.43に上昇した。これは信号減衰に対して感受性が高いことを示している。
• 長く複雑な波形（例：波形C）は、短いまたは単純な波形よりも識別正確性を向上させたが、処理時間の増加を伴った。
• 統計的特徴抽出とSVM分類の組み合わせにより、磁力計応答に基づくモバイル端末の信頼性の高い分類および認証が可能となった。