Mobile devices have become an indispensable component of modern life. Their high storage capacity gives these devices the capability to store vast amounts of sensitive personal data, which makes them a high-value target: these devices are routinely stolen by criminals for data theft, and are increasingly viewed by law enforcement agencies as a valuable source of forensic data. Over the past several years, providers have deployed a number of advanced cryptographic features intended to protect data on mobile devices, even in the strong setting where an attacker has physical access to a device. Many of these techniques draw from the research literature, but have been adapted to this entirely new problem setting. This involves a number of novel challenges, which are incompletely addressed in the literature. In this work, we outline those challenges, and systematize the known approaches to securing user data against extraction attacks. Our work proposes a methodology that researchers can use to analyze cryptographic data confidentiality for mobile devices. We evaluate the existing literature for securing devices against data extraction adversaries with powerful capabilities including access to devices and to the cloud services they rely on. We then analyze existing mobile device confidentiality measures to identify research areas that have not received proper attention from the community and represent opportunities for future research.


翻译:移动装置已成为现代生活不可或缺的组成部分。它们的高度储存能力使这些装置能够储存大量敏感个人数据,从而成为高价值目标:这些装置经常被犯罪分子盗窃,用于数据盗窃,并日益被执法机构视为宝贵的法医数据来源。在过去几年里,供应商部署了若干先进的加密功能,旨在保护移动装置的数据,即使在攻击者能够实际接触一个装置的强势环境中也是如此。许多这些技术都来自研究文献,但已经适应了这一全新的问题设置。这涉及一些新的挑战,在文献中未完全涉及这些挑战。在这项工作中,我们概述了这些挑战,并系统化了已知的确保用户数据免遭抽取攻击的方法。我们的工作提出了研究人员可以用来分析移动装置加密数据的保密性的方法。我们评估了现有的文献,用以保护那些拥有强大能力的数据提取对手的装置,包括设备及其所依赖的云服务。我们随后分析了现有的移动装置保密措施,以确定尚未受到社区适当关注的研究领域,并代表未来研究的机会。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
Advances and Open Problems in Federated Learning
Arxiv
18+阅读 · 2019年12月10日
Arxiv
35+阅读 · 2019年11月7日
Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection
Arxiv
6+阅读 · 2019年9月25日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员