An approach to evaluate the quality of anomaly detection in technological signals

Технологический сигнал (ТС) - одномерный временной ряд, который представляет собой упорядоченные последовательности данных дискретного времени. В связи с наличием временно́й размерности методы обнаружения аномалий во временных рядах должны учитывать временные корреляции и другие связанные со временем особенности. Как правило, для оценки качества метода обнаружения аномалий используется матрица неточностей и производные от нее метрики, такие как точность, полнота, F-мера и др. Эти метрики, однако, не учитывают наличие временной размерности. Метрика, скомпонованная из F-меры и метрик, основанных на расстоянии, позволяет учесть момент начала аномалии, баланс между ошибками первого и второго рода, наличие аномального участка (АУ). В работе предлагается подход к построению метрики качества обнаружения аномалий в ТС, комплексно компонующий указанные характеристики. За счет такой компоновки метрика оценивает временную размерность данных, позволяет более адекватно оценить наличие точечных аномалий и возникновение АУ в ТС с учетом их особенностей, отделяя их от штатных (нормальных, типичных) сигналов. Интегральная оценка учитывает не только различные особенности данных, но и может быть настроена с учетом специфики конкретной задачи. В работе приведены результаты апробации предложенной метрики качества, показавшие эффективность предложенного подхода к оценке качества обнаружения аномалий в ТС. Превосходство предложенной метрики в рассмотренных ситуациях составило в среднем более 10%. При этом дополнительным ключевым преимуществом метрики перед аналогами является возможность её настройки с учетом специфики данных и используемых моделей обнаружения аномалий

My(o) Armband Leaks Passwords: An EMG and IMU Based Keylogging Side-Channel Attack

Wearables that constantly collect various sensor data of their users increase the chances for inferences of unintentional and sensitive information such as passwords typed on a physical keyboard. We take a thorough look at the potential of using electromyographic (EMG) data, a sensor modality which is new to the market but has lately gained attention in the context of wearables for augmented reality (AR), for a keylogging side-channel attack. Our approach is based on neural networks for a between-subject attack in a realistic scenario using the Myo Armband to collect the sensor data. In our approach, the EMG data has proven to be the most prominent source of information compared to the accelerometer and gyroscope, increasing the keystroke detection performance. For our end-to-end approach on raw data, we report a mean balanced accuracy of about 76 % for the keystroke detection and a mean top-3 key accuracy of about 32 % on 52 classes for the key identification on passwords of varying strengths. We have created an extensive dataset including more than 310 000 keystrokes recorded from 37 volunteers, which is available as open access along with the source code used to create the given results