Identificação das teclas digitadas a partir da vibração mecânica.

Este trabalho descreve um ataque que detecta as teclas pressionadas em teclados mecânicos pela análise das vibrações geradas quando as mesmas são pressionadas. Dois equipamentos foram experimentados no ataque: um teclado genérico de automação comercial e um terminal de ponto de venda (POS / PIN-...

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Bibliographic Details
Main Author: Gerson de Souza Faria
Other Authors: Yong Kim Hae
Language:Portuguese
Published: Universidade de São Paulo 2012
Subjects:
ATM
Online Access:http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-19072013-115909/
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spelling ndltd-IBICT-oai-teses.usp.br-tde-19072013-1159092019-01-22T00:30:43Z Identificação das teclas digitadas a partir da vibração mecânica. Identification of pressed keys from mechanical vibrations. Gerson de Souza Faria Yong Kim Hae Miguel Arjona Ramírez Reynaldo Daniel Pinto Acelerômetros Arduino Ataque a canais secundários ATM PIN-pad Processamento de sinais Segurança da informação Teclados Tempest Accelerometers Arduino ATM Information security Keyboards PIN-pad Side channel attack Signal processing Tempest Este trabalho descreve um ataque que detecta as teclas pressionadas em teclados mecânicos pela análise das vibrações geradas quando as mesmas são pressionadas. Dois equipamentos foram experimentados no ataque: um teclado genérico de automação comercial e um terminal de ponto de venda (POS / PIN-pad). Acelerômetros são utilizados como sensores de vibração. Propositalmente, o equipamento necessário para a execução do ataque é de baixíssimo custo, de modo a ressaltar o risco das vulnerabilidades encontradas. Obtivemos taxas de sucesso médio de 69% no reconhecimento das teclas pressionadas para o terminal PIN-pad em repouso e 75% para o mesmo sendo segurado na mão. No caso de teclado de automação comercial, as taxas médias de acerto ficaram em torno de 99%. This work describes an attack that identifies the sequence of keystrokes analyzing mechanical vibrations generated by the act of pressing keys. We use accelerometers as vibration sensors. The apparatus necessary for this attack is inexpensive and can be unobtrusively embedded within the target equipment. We tested the proposed attack on an ATM keypad and a PIN-pad. We achieved the key recognition rates of 99% in ATM keypad, 69% in PIN-pad resting on a hard surface and 75% in PIN-pad hold in hand. 2012-11-28 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-19072013-115909/ por info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade de São Paulo Engenharia Elétrica USP BR reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP instname:Universidade de São Paulo instacron:USP
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Gerson de Souza Faria
Identificação das teclas digitadas a partir da vibração mecânica.
description Este trabalho descreve um ataque que detecta as teclas pressionadas em teclados mecânicos pela análise das vibrações geradas quando as mesmas são pressionadas. Dois equipamentos foram experimentados no ataque: um teclado genérico de automação comercial e um terminal de ponto de venda (POS / PIN-pad). Acelerômetros são utilizados como sensores de vibração. Propositalmente, o equipamento necessário para a execução do ataque é de baixíssimo custo, de modo a ressaltar o risco das vulnerabilidades encontradas. Obtivemos taxas de sucesso médio de 69% no reconhecimento das teclas pressionadas para o terminal PIN-pad em repouso e 75% para o mesmo sendo segurado na mão. No caso de teclado de automação comercial, as taxas médias de acerto ficaram em torno de 99%. === This work describes an attack that identifies the sequence of keystrokes analyzing mechanical vibrations generated by the act of pressing keys. We use accelerometers as vibration sensors. The apparatus necessary for this attack is inexpensive and can be unobtrusively embedded within the target equipment. We tested the proposed attack on an ATM keypad and a PIN-pad. We achieved the key recognition rates of 99% in ATM keypad, 69% in PIN-pad resting on a hard surface and 75% in PIN-pad hold in hand.
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