[논문 리뷰] Empirical Evaluation of Ambient Sensors as Proximity Detection Mechanism for Mobile Payments

Raja Naeem Akram, Iakovos Gurulian외 3명|arXiv (Cornell University)|2016. 01. 26.

RFID technology advancements참고 문헌 20인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 NFC 모바일 결제에서 리lay어택을 방지하기 위해 앤드로이드 플랫폼의 15개 앰비언트 센서를 근접도 감지 수단으로 실증 평가한다. 252명의 사용자와 1,000건의 거래를 통해 광범위한 테스트를 수행했음에도 불구하고, 은행이나 접근 제어와 같은 고보안 응용 분야에서 실용적인 리레이 방지 수단이 될 수 있을 만큼의 신뢰성이나 유일성을 갖춘 단일 센서가 발견되지 않았다.

ABSTRACT

Near Field Communication (NFC) has enabled mobile phones to emulate contactless smart cards. Similar to contactless smart cards, they are also susceptible to relay attacks. To counter these, a number of methods have been proposed that rely primarily on ambient sensors as a proximity detection mechanism (also known as an anti-relay mechanism). In this paper, we, for the first time in academic literature, empirically evaluate a comprehensive set of ambient sensors for their effectiveness as a proximity detection mechanism. We selected 15 out of a total of 17 sensors available via the Google Android platform for evaluation, with the other two sensors unavailable on widely-used handsets. In existing academic literature, only 5 sensors have been proposed with positive results as a potential proximity detection mechanism. Each sensor, where feasible, was used to record the measurements of 1000 contactless transactions at four different physical locations. A total of 252 random users, random sample of the university student population, were involved during the field trails. The analysis of these transactions provides an empirical foundation to categorically answer whether ambient sensors provide a strong proximity detection mechanism for security sensitive applications like banking, transport and high-security access control. After careful analysis, we conclude that no single evaluated mobile ambient sensor is suitable for such critical applications in realistic deployment scenarios. Lastly, we identify a number of potential avenues that may improve their effectiveness.

연구 동기 및 목표

• NFC 기반 모바일 결제에서 리레이 어택을 방지하기 위한 앰비언트 센서를 근접도 감지 수단으로 활용할 수 있는지의 타당성을 평가하기 위해.
• 실제 배포 조건에서 널리 사용 가능한 15개의 안드로이드 앰비언트 센서의 실세계 성능을 평가하기 위해.
• 센서 측정치가 지불 단말기와 모바일 기기 간에 물리적 근접성을 입증하기 위해 고유하게 쌍을 이룰 수 있는지 확인하기 위해.
• 센서 신뢰성과 기기 간 상호운용성에 영향을 미치는 기술적 및 환경적 과제를 규명하기 위해.
• 모바일 뱅킹 및 접근 제어와 같은 고보안 응용 분야에서 센서의 적합성을 실증적으로 입증하기 위해.

제안 방법

• 1,000건의 실제 비접촉 거래 동안 앰비언트 센서 데이터를 기록하기 위해 NFC 기반 안드로이드 기기를 사용하여 테스트 베드 환경을 구축하였다.
• 안드로이드 플랫폼의 15개 앰비언트 센서를 선택하였으며, 주류 기기에서 사용이 불가능한 두 개의 센서를 제외하였다. 고장률이 높아서 WiFi, 블루투스, GPS는 실용성 부족으로 분석에서 제외하였다.
• 네 개의 물리적 위치에서 대학 학생 252명으로부터 데이터를 수집하여 다양한 환경 조건을 시뮬레이션하였다.
• 유일성과 일관성 측면에서 센서 측정치를 분석하였으며, 쌍지정 신뢰도 평가를 위해 등가오류율(EER)을 지표로 사용하였다.
• 각 센서의 기술적 타당성, 샘플링 레이트 제약 조건, 동시 실행 응용 프로그램에 의한 간섭에 대한 민감도를 평가하였다.
• 다중 센서 융합, 타임슬라이스 측정, 위치 기반 배포 전략 등의 향후 연구 방향을 제안하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 안드로이드 기기의 앰비언트 센서가 지불 단말기와 모바일 기기 간에 측정치를 고유하게 쌍지정하여 근접성을 입증할 수 있는가?
• RQ2 개별 앰비언트 센서가 진짜 근접성과 리레이된 거래를 구분하는 데 얼마나 효과적인가?
• RQ3 기기 하드웨어, 센서 샘플링 레이트, 백그라운드 프로세스의 변동이 센서 신뢰성에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 센서 융합 또는 타임슬라이스 측정이 근접도 감지 정확도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 위치 기반 배포 전략은 센서 기반 근접도 감지 성능 향상에 실현 가능한 방법인가?

주요 결과

• 모든 15개 센서를 대상으로 평가한 결과, 고보안 NFC 거래에서 단독으로 리레이 방지 수단으로 기능할 수 있을 정도의 충분한 신뢰성이나 유일성을 확보하지 못하였다.
• 모든 센서의 등가오류율(EER)은 수용할 수 없을 정도로 높았으며, 이는 근접성 검증에서 잘못된 양성과 잘못된 음성의 위험이 크다는 것을 시사한다.
• 하드웨어, 펌웨어, 플랫폼 수준의 센서 관리 방식의 차이로 인해 기기 간 센서 성능에 큰 격차가 있었으며, 이는 상호운용성에 악영향을 미쳤다.
• 실세계 조건에서 고장률이 높고 행동이 일관되지 않아서 WiFi, 블루투스, GPS 센서는 향후 분석에서 제외되었다.
• 최적의 임계값 설정을 해도, 센서 측정치의 모호성을 악용한 리레이 어택에 성공할 가능성이 여전히 수용할 수 없을 정도로 높았다.
• 본 연구는 현재의 모바일 앰비언트 센서가 모바일 뱅킹이나 고보안 접근 제어와 같은 보안 핵심 응용 분야에 도입하기에 충분히 성숙하거나 표준화되어 있지 않다고 결론 내렸다.