Do you have any privacy? Human activity privacy leak from wearable devices

Abstract

Dette prosjektet viser gjennom et simulert scenario hvordan personlig informasjon kan lekkes til en utenforstående person med uhederlige hensikter fra helse og aktivitetssensorer. Metoden som brukes i prosjektet er å analysere de fysiske egenskapene til de trådløse signalene som sendes fra en bærbar aktivitets eller helse måler ved hjelp av RFID standarden. Maskinlæring brukes underveis for å hente ut den private informasjonen fra de trådløse signalene. Prosjektet går også igjennom faglitteratur som relateres til aktivitetsmålere og sikkerhet rundt disse. I tillegg diskuteres lekkasje av personlig informasjon for systemer som gjenkjenner menneskelig aktivitet uten bruk av bårne sensorer.

This project demonstrates through a simulated scenario that privacy information can be leaked to a malicious outsider from observing the physical layer properties of the wireless signals transmitted from a wearable \acrfull{HAR} device. Machine learning methods are used to extract the privacy information from the wireless signal, using amplitude and phase features. It makes a literature review of \acrshort{HAR} systems and \acrshort{HAR} system security. It also discusses physical layer privacy leak in both wearable and non-wearable systems, as well as possibilities to mitigate this type of leak.