【摘 要】
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随着物联网时代的开启,低功耗蓝牙设备的部署与应用日益广泛.但随着软件无线电技术的发展,在机器学习、数据分析技术的推动下,针对物联网通信的攻击不再仅限于传统嗅探破解,
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随着物联网时代的开启,低功耗蓝牙设备的部署与应用日益广泛.但随着软件无线电技术的发展,在机器学习、数据分析技术的推动下,针对物联网通信的攻击不再仅限于传统嗅探破解,通信信道的流量分析已经成为新的安全威胁,可以在捕获通信数据包序列但无需解密的情况下,达到探究当前用户可能进行的通信行为,进而用于行为特征识别、攻击对象身份判定、行动计划推测的效果.本篇论文简述蓝牙4.0通信的安全机制及机器学习预测模型的构建流程,以蓝牙4.0通信过程为例,通过无线电设备跟踪跳频、捕获并破解蓝牙键盘键入数据,将加密通信数据、破解后的明文信息与同时记录的流量特征进行对比分析,探究三者联系和由此可能带来的信息泄露威胁,展现安全风险.
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