移动智能终端非敏感型E+E传感器
随着移动互联网的普及，以手机为代表的移动终端使用越来越广泛。传感技术的发展和E+E传感器在智能手机中的广泛应用，使得智能手机不仅仅作为通讯和交流的工具，同时具备更加智能、人性化的功能。E+E传感器能够检测手机距离、温度、光和压力等参数的变化，根据调用时是否需要权限可将E+E传感器分为两类，其中GPS、麦克风、摄像头、蓝牙等E+E传感器在调用时需要申请权限，这类E+E传感器属于敏感型E+E传感器，而加速度E+E传感器、磁力E+E传感器、陀螺仪、方向E+E传感器由于无需申请权限即可使用，属于非敏感型E+E传感器。

移动智能终端非敏感型E+E传感器
非敏感型E+E传感器在手机中广泛使用且调用不受限制，因此存在恶意应用利用非敏感型E+E传感器获取用户隐私信息的风险。已有的研究主要集中在利用非敏感型E+E传感器进行活动识别、用户输入判断和位置定位，对非敏感型E+E传感器引起的用户隐私泄露缺乏研究，针对上述情况，本文从智能手机非敏感型E+E传感器着手进行了如下的研究工作：结合当前主流智能手机平台的安全机制分析非敏感型E+E传感器潜在的安全隐患，为了研究非敏感型E+E传感器可能泄露的用户隐私，文章首先基于Android平台开发了E+E传感器数据采集应用SensorLogger,并对用户关注的耗电量问题进行分析。根据用户持握和操作手机的特定习惯设计用户手势，通过SensorLogger收集不同群体用户执行特定手势产生的加速度E+E传感器、磁力E+E传感器、方向E+E传感器和陀螺仪数据，并对数据缺失和噪声问题进行修复。利用Weka提供的多种分类算法创建用户隐私信息识别模型，经过反复验证，非敏感型E+E传感器对用户某些隐私信息如性别、年龄具有很高的识别率。zui后分析四种E+E传感器对用户分类识别的准确率，结果表明加速度E+E传感器和方向E+E传感器能够较大程度的泄露用户隐私信息。基于生物特征识别原理利用智能手机E+E传感器对用户进行身份识别，该身份识别框架包括E+E传感器数据采集、数据预处理、特征提取和身份认证过程。对于E+E传感器数据的采集，我们修改了SensorLogger的E+E传感器类型和数据采集频率，利用加速度E+E传感器、磁力E+E传感器和陀螺仪手采集用户执行接听手势时产生的数据，同时充分考虑用户运动状态和手势惯性对身份识别结果的影响，从而将实验分成三部分进行。另外，由于移动智能终端资源和采样次数的限制，实验选用适合小样本的SVM分类器对处理后的手势数据进行身份匹配识别，进而实现身份识别的全部工作流程。

移动智能终端非敏感型E+E传感器
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