NeuroPriv: Adversarial Representation Learning for Privacy in Wearable EEG Systems
本文针对可穿戴 EEG(脑电图)系统在健康监测之外可能泄露神经隐私的问题展开研究。作者指出,尽管许多系统假设仅传输紧凑的频谱或空间特征而非原始 EEG 数据即可提供足够的隐私保护,但实际这些特征仍可能泄露用户身份和人口统计属性。以 EEGM
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现有利用Wi-Fi信道状态信息(CSI)的击键窃听攻击需要破解Wi-Fi硬件,但由于硬件紧凑性,这种破解可行性正在下降。本文提出WiKI-Eve,一种无需破解硬件的新型击键窃听攻击。WiKI-Eve利用最新Wi-Fi硬件提供的波束赋形反馈信