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Patrones de distorsión y análisis de tamaño de texto internet en ataques de imagen de cámara internet

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Resumen e I. Introducción

II. Modelo de amenaza y antecedentes

Iii. Webcam mirando a través de gafas

IV. Reconocimiento de reflexión y factores

V. Susceptibilidad del objetivo textual del ciberespacio

VI. Reconocimiento del sitio internet

Vii. Discusión

Viii. Trabajo relacionado

Ix. Conclusión, reconocimiento y referencias

Apéndice A: Información del equipo

Apéndice B: Modelo de ángulo de visión

Apéndice C: comportamientos de la plataforma de videoconferencia

Apéndice D: Análisis de distorsión

Apéndice E: objetivos textuales internet

Análisis de distorsión del Apéndice D

Tabla IIIText Tamaños de contenido webTabla IIIText Tamaños de contenido web

Diferente de los trabajos anteriores [25], [26]el movimiento de movimiento y los desenflos fuera de enfoque que son teóricamente uniformes dentro de un solo cuadro no son los factores limitantes número uno en el modelo de amenaza de orina en la cámara internet debido al tiempo de exposición relativamente más corto y una distancia de objeto de cámara más estrecha y más estrecha. En cambio, dominan las distorsiones con la varianza intra-marco y entre marco, lo que sugiere que la calidad de la imagen no se puede mejorar fácilmente con la deconvolución de PSF como en [25] y se necesitan nuevas técnicas de mejora de la imagen.

Apéndice E Internet Textual Objetivos

Convenciones de diseño de texto internet. A pesar del hecho de que los proveedores de fuentes CSS predeterminados son decididos por los proveedores de navegadores internet por separado, encontramos que muchos de ellos siguen la recomendación W3C [14]donde los tamaños de fuente de encabezados H1, H2, H3 son 2, 1.5, 1.17 EM respectivamente. Para explicar brevemente, un tamaño de texto de x em significa que el tamaño es x veces el tamaño precise de la fuente del cuerpo de la página internet [20] que suele ser lo mismo que el tamaño de fuente de los elementos del párrafo (P). Sin embargo, notamos que faltan estándares de diseño internet, y los diseñadores tienen un gran grado de libertad de elegir sus propios diseños de texto. A veces se prefieren fuentes más grandes para hacer que los sitios internet sean más

Fig. 15. Diferentes resistencias de filtrado gaussiano aplicado en tres pares de anteojos. Se muestran los textos reflejados y sus puntajes CWSSIM en cada caso. Diferentes gafas requieren diferentes fuerzas de filtros para reducir la reflexión. Por lo tanto, abogamos por un procedimiento de prueba de reflexión individual para determinar el esquema y la configuración de protección.Fig. 15. Diferentes resistencias de filtrado gaussiano aplicado en tres pares de anteojos. Se muestran los textos reflejados y sus puntajes CWSSIM en cada caso. Diferentes gafas requieren diferentes fuerzas de filtros para reducir la reflexión. Por lo tanto, abogamos por un procedimiento de prueba de reflexión individual para determinar el esquema y la configuración de protección.

elegante y llamativo. En esta sección, investigamos así los tamaños de texto internet convencionales y más elegantes.

Tamaños de texto. Resumimos los tamaños de texto investigados en la Tabla III, donde los valores de altura de CAP se miden con la computadora portátil Acer y la configuración predeterminada del sistema operativo y el navegador.

G1 y G2: El primer grupo representa los textos medios de HTML P, H1, H2, H3 de los 1000 sitios internet. [48] informes que el tamaño medio de los elementos P es de aproximadamente 12 pt y H1, H2, los tamaños de H3 están cerca de las relaciones EM de 2, 1.5, 1.17 recomendadas [14]. Por lo tanto, usamos estos tamaños de puntos para 1 y especificamos las alturas de tapa correspondientes en la Tabla III. El segundo grupo representa los textos más grandes de HTML P, H1, H2, H3 de los 1000 sitios internet en [48] con las mismas relaciones EM recomendadas para los encabezados. [48] Encuentra que aproximadamente el 4% de los 1000 sitios internet usan un tamaño P tan grande como 21 pt. Esto da como resultado tamaños H1, H2, H3 de 25, 32 y 45 pt respectivamente.

G3: El tercer grupo representa los 117 textos de los 117 sitios internet de la fuente grande. Inspeccionamos manualmente todos los 427 sitios internet archivados en SiteInspire [10]. La razón para el análisis handbook en lugar de rasparse es que muchos textos de gran fuente en los sitios internet están integrados en forma de imágenes en lugar de elementos de texto HTML para crear estilos de fuentes más flexibles. Luego seleccionamos 117 de ellos en función de los siguientes criterios: (1) La página internet aún está activa. (2) Los textos estáticos más grandes que permiten a un adversario identificar el sitio internet a través de Google Search tienen una altura de tapa de al menos 10 mm cuando se muestran en la computadora portátil Acer. Mostramos los diferentes cuantiles de las alturas de tapa física más grandes en los 117 sitios internet y los tamaños de puntos convertidos en la Tabla III. Encontramos que la mayoría de los sitios internet en G3 están relacionados con el arte, el diseño y la industria del cine que les gusta presentar sus elegantes habilidades de diseño, pero desafortunadamente facilitar el ataque de la pisos internet. Alrededor de 1/3 de los sitios internet son sitios internet de diseñadores o estudios que los investigadores de ciencias de la computación/seguridad pueden pasar por alto. Además, 72 de los 117 sitios internet se clasifican en Alexa de 38 a 8,851,402 con 5 sitios internet entre los 10,000 principales.

Fig. 16. Un espectro de los 100 sitios web de Alexa Top 100 que se encuentra que son los más fáciles (superiores) y más difíciles de reconocer en nuestra evaluación del reconocimiento del sitio web bajo ataques de búsqueda de cámaras web. Las capturas de pantalla de cada sitio web se giran en 90 grados y se concatenan horizontalmente. Las puntuaciones de correlaciones entre el rango de la facilidad de reconocimiento del sitio web y la desviación promedio y estándar de los valores de píxeles del sitio web son -0.33 y 0.45 respectivamente, lo que sugiere que los sitios web más oscuros con contenidos gráficos de alto contraste son más fáciles de reconocer.Fig. 16. Un espectro de los 100 sitios web de Alexa Top 100 que se encuentra que son los más fáciles (superiores) y más difíciles de reconocer en nuestra evaluación del reconocimiento del sitio web bajo ataques de búsqueda de cámaras web. Las capturas de pantalla de cada sitio web se giran en 90 grados y se concatenan horizontalmente. Las puntuaciones de correlaciones entre el rango de la facilidad de reconocimiento del sitio web y la desviación promedio y estándar de los valores de píxeles del sitio web son -0.33 y 0.45 respectivamente, lo que sugiere que los sitios web más oscuros con contenidos gráficos de alto contraste son más fáciles de reconocer.

Fig. 17. (a) La comparación entre las imágenes reconstruidas cuando el video se graba localmente en el dispositivo de víctima y sobre el zoom con diferentes anchos de banda de carga de red. (b) Cambios de reconocimiento de reflexión con un diferente contraste de color de fondo de texto. (c) Cambios de reconocimiento de reflexión con diferentes colores de fondo (reflectancia). Probamos los colores a escala de grises con los mismos valores RGB, que tienen reflectancia relativamente uniforme en el espectro de luz visible. (d) Cambios de reconocimiento de reflexión bajo diferentes intensidades de luz ambiental. (e) Cambios en el reconocimiento de la reflexión con diferente brillo de la pantalla.Fig. 17. (a) La comparación entre las imágenes reconstruidas cuando el video se graba localmente en el dispositivo de víctima y sobre el zoom con diferentes anchos de banda de carga de red. (b) Cambios de reconocimiento de reflexión con un diferente contraste de color de fondo de texto. (c) Cambios de reconocimiento de reflexión con diferentes colores de fondo (reflectancia). Probamos los colores a escala de grises con los mismos valores RGB, que tienen reflectancia relativamente uniforme en el espectro de luz visible. (d) Cambios de reconocimiento de reflexión bajo diferentes intensidades de luz ambiental. (e) Cambios en el reconocimiento de la reflexión con diferente brillo de la pantalla.

Autores:

(1) Yan Lengthy, Ingeniería Eléctrica e Informática, Universidad de Michigan, Ann Arbor, EE. UU. ([email protected]);

(2) Chen Yan, Facultad de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Zhejiang, Hangzhou, China ([email protected]);

(3) Shilin Xiao, Facultad de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Zhejiang, Hangzhou, China ([email protected]);

(4) Shivan Prasad, Ingeniería Eléctrica e Informática, Universidad de Michigan, Ann Arbor, EE. UU. ([email protected]);

(5) Wenyuan Xu, Facultad de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Zhejiang, Hangzhou, China ([email protected]);

(6) Kevin Fu, Ingeniería e Informática Eléctrica, Universidad de Michigan, Ann Arbor, EE. UU. ([email protected]).


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