平板屏幕上显示着各种黑白矩形图案

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shuklarani36253
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Joined: Wed Apr 17, 2024 8:34 am

平板屏幕上显示着各种黑白矩形图案

Post by shuklarani36253 » Wed Apr 17, 2024 8:34 am

屏幕前放置了个人体模型就好像用户使用屏幕键盘输入内容样。光传感器捕捉到亮度变化。通过数百次这样的测量人体模型的手部图像就被创建了。也就是说作者应用亥姆霍兹互易原理获得了从屏幕角度拍摄的手部照片。研究人员非常有效地将平板电脑的屏幕变成了质量非常低的相机。将平板电脑前面的真实物体与光传感器捕获的物体进行比较。将平板电脑前面的真实物体与光传感器捕获的物体进行比较。喷泉确实图像不是最清晰的。左上方的照片显示了需要捕捉的内容方面是人体模型张开的手掌;另方面是模特张开的手掌。另方面用户”如何触摸屏幕上的某些内容。中间的图像是张分辨率为×像素重建的照片”其中几乎看不到任何东西数据中噪声太多。然而在机器学习算法的帮助下噪声被滤除以创建右侧的图像我们可以在其中区分只手和另只手的位置。

该文章的作者给出了人们在使用平板电脑触摸屏时做出的典型手势的其他示例。或者更确切地说他们如何设法拍摄”它们的例子使用光传感器捕捉不同位置的手。使用光传感器捕捉不同位置的手。喷泉那么这种方法可以应用到实 阿曼数据 际中吗是否可以监控用户如何与智能手机或平板电脑的触摸屏交互如何在屏幕键盘上输入文本如何输入信用卡详细信息如何打开应用程序幸运的是事情并没有那么简单。请注意上图中照片”上方的标题。他们展示了这种方法的运行速度有多慢。研究人员最多能够在三分钟多点的时间内重建手部的快照”。拍摄上张照片花了分钟。以这种速度进行实时监控是不可能的。

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现在也清楚为什么大多数实验都使用人体模型的手人类根本无法让手保持静止那么长时间。不过这并不排除改进该方法的可能性。让我们考虑下最坏的情况。如果每只手的图像不能在三分钟内获得但可能需要半秒;如果屏幕上的结果不是奇怪的黑白图形而是用户感兴趣的视频、组照片或动画;如果用户做了些值得监视的事情那么攻击就有意义。但即使所有条件都满足了也没有多大意义。所有研究人员的努力都被削弱了因为如果攻击者设法在受害者的设备上放置恶意软件那么有更简单的方法可以诱骗受害者输入密码或信用卡号。这可能是我们第次分析此类文章例如、二、三、四我们甚至很难想象此类攻击的现实场景。



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