Investigating clustering and data augmentation techniques, for victim-agnostic inter-keystroke timing attacks.

Abstract

Vi utvikler et sidekannel angrep for å gjenkjenne skreven tekst basert på tiden mellom hvert tastestrykk, uten at det renger noen info om hvordan målbrukerens skriftstil. Vi tester flere standard og selvutviklede normalisering og klustering metoder for å nå dette målet. Våres angrep oppnår en top-1 score på 10.83% og top-10 score på 45%, ved gjenkjenning av ord på 3 til 10 bokstaver. Til slutt prøver vi også å regressere holdtidene basert på tidsrommet mellom hvert tastetrykk.

We perform a fully victim-agnostic inter-keystroke timing attack, capable of recovering written words from press timings alone, Without any prior knowledge of the victim's typing behaviour as has previously often been required. We test several standard and custom normalization and clustering techniques for this task, managing to recover words of length 3 to 10 with a top-10 accuracy of 45% and a top-1 accuracy of 10.83%. Lastly, we also try to recover the hold timings as a fraction of the press timings to try to augment our data further.