LSU计算机科学助理教授王晨。功劳:路易斯安那州立大学工程学院随着智能手机的发展，这些年来变得越来越复杂，随之而来的安全措施也越来越复杂。简单的密码已经被指纹和面部识别取代。然而，这些方法没有解决通知隐私的问题。例如，与朋友、家人或其他人共享手机，或者甚至将手机短暂地放在附近的表面，都可能以来电、电子邮件、提醒或应用程序通知的形式暴露您的隐私。现有的iOS引导访问和Android多帐户功能已经过测试，可以解决这个问题，但没有成功。
路易斯安那州立大学计算机科学助理教授王晨认为他可能找到了答案。具体来说，他正在与三年级博士生黄龙合作开发一种握手验证方法，以确保在显示潜在敏感内容之前，正确的用户正拿着智能手机。他们最近关于这一主题的论文发表在移动计算和网络年度国际会议Mobicom 2021上。
播放通知音时，手机的麦克风会录制声音。一种基于人工智能的算法处理声音，并提取生物特征，以匹配用户的特征档案或记录的手握方式。如果匹配，则验证成功，并在屏幕上显示通知预览。否则，仅显示待处理通知的数量。
“我们认为这是安全设计拥抱艺术的一次尝试，”王说，他的专业知识涉及网络安全和隐私、移动传感和计算、无线通信等领域。“我们发现，当用手机播放音乐时，我们握着的手经常会感觉到节拍，这是由手机表面振动引起的。这是音乐声音向我们传递信息的一种方式。因为音乐声音是信号，它们可以被我们的手吸收/减弱、反射或折射。
“然后，我们用手机自带的麦克风捕捉剩下的声音，看看我们对音乐的反应。因为人们有不同的手大小、手指长度、握持力度和手形，所以对声音的影响是不同的，可以被AI学习和区分。沿着这条路，我们开发了一个系统来使用通知音调来验证用于通知隐私保护的紧握的手。这与以前的声学传感工作非常不同，以前的声学传感工作都依赖于专用的声音，人耳听不见或听不到。”
该项目是路易斯安那州董事会支持的两个项目之一，陈正在研究智能手机和用户的手。另一项研究是与二年级博士生王如欣(Ruxin Wang)和计算机科学硕士研究生凯琳·梅登(Kailyn Maiden)合作进行的，该研究利用用户握着手机的手的背面在自助服务亭进行验证，比如那些用于点餐、打印门票和在杂货店自助结账的服务亭。这项研究将在2022年关于计算系统中人的因素的ACM CHI会议上作为最新成果发表。这里可以看到一个简短的演示。
“当用户将[他或她的]手机靠近基于NFC或二维码认证的信息亭时，信息亭上的摄像头会捕捉到用户紧握的手背，”王说。“一种基于人工智能的方法将处理抓握手的图像，并通过检查抓握手的形状、皮肤图案/颜色和抓握姿势，将其与用户注册的手图像进行比较。请注意，传统的NFC或QR码方法在传输用户的安全令牌时已经声明了用户的身份。因此，我们在这里为信息亭提供了双因素身份认证—安全令牌和握力几何生物特征。”
王补充说，他和学生们正在改进认证系统，并利用更多的参与者和设备方法进行用户研究。他们也在研究这些系统实际使用的影响因素，包括环境噪音和光线条件。此外，他们正在调查潜在的攻击，例如3D打印的硅假手和声音重放攻击。
王计划在三年内将这些技术商业化。
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