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<strong>Threats from 3D Computer Vision in Computer Security</strong>

時間：2017年6月16日下午14:00 地點：九龍湖計算機樓313

報告簡介：

In this talk, we introduce a computer vision-based attack using stereo cameras against authentication approaches for touch-enabled devices. In the attack, an attacker uses a stereo camera (such as one on the HTC Evo 3D smartphone) and takes a video of a victim entering passwords on the touch screen of the victim’s mobile device. We focus on challenging scenarios where the victim holds the device up and the attacker cannot see the victim’s fingertip or the device screen. Since the stereo camera provides depth and distance information of objects in video frames, we can build a 3D scene to analyze the victim’s hand movement and automatically recover the victim’s passcode. The 3D vision attack is stealthy in daily settings like a classroom or a coffee shop since the attacker does not need to take a suspicious angle and see the touch screen of the victim. Without loss of generality, we use graphical passwords as an example and perform extensive experiments to demonstrate the effectiveness of the attack. The success rate of the 3D vision attack reaches 90% when the camera is across a table from a victim in a typical gathering scene.

報告人簡介：

付新文博士是馬薩諸塞大學洛厄爾分校(University of Massachusetts Lowell)計算機系教授，網絡取證中心主任。他于1995年在中國西安交通大學獲得電子工程學士學位，1998年在中國科技大學獲得電子工程碩士學位，2005年在美國德克薩斯A&M大學獲得計算機工程博士學位。他的主要研究方向為網絡安全與隐私，數字取證，信息保障，系統可靠性與網絡QoS，無線網絡。付新文教授已在安全學術會議和期刊發表了100餘篇研究論文，其中在IEEE S&P (Oakland)，ACM CCS，ACM Mobihoc，IEEE INFOCOM以及ICDCS等國際頂級會議以及 ACM/IEEE Transactions on Networking (ToN)，IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS)，IEEE Transactions on Computers (TC)，IEEE Transaction on Mobile Computing (TMC)，IEEE Transactions on Vehicular Technology (TVT)等國際期刊上發表論文數十篇。他撰寫網絡流量分析書籍1本，參與撰寫相關網絡安全書籍5本。他在各種知名技術安全會議上發表演講，包括Black Hat。在2005-2017年期間他的研究工作獲得了10餘個項目，2百多萬美元的資助。他的研究被各大媒體報道，包括CNN, Wired, Huffington Post, Forbes, Yahoo, MIT Technology Review, PC Magazine。他的研究也被錄制成節目在電視台播放，包括CNN 美國和海外台，CCTV 10.

計算機網絡和信息集成教育部重點實驗室（bet356手机版唯一官网）