该论文针对QR码支付中的身份认证问题，提出了一种利用人体姿态（Poses）作为隐式认证因子（Implicit Authentication Factor）的新方法。作者分析了现有QR码支付方式（如扫描二维码并输入密码或指纹）存在的安全隐患，例如密码被窥视或指纹被复制。核心思路是：用户在支付时，其特定的身体姿态（如手持手机的角度、手臂伸展弧度等）具有唯一性和不易复制的特性，可作为一种辅助认证手段。论文设计并实现了一个基于姿态的认证系统，该系统通过手机传感器（如加速度计、陀螺仪、摄像头等）捕获用户姿态数据，利用机器学习模型（如CNN、LSTM或Transformer）进行特征提取和匹配，从而区分合法用户与攻击者。实验部分在模拟支付场景中收集了多名受试者的姿态数据，并进行了多种攻击场景测试，包括模仿攻击（攻击者试图复制合法用户姿态）和重放攻击。结果表明，该系统在保持低误报率的同时，能够有效抵抗常见攻击，显著提升支付安全性。该工作的主要贡献在于首次将人体姿态作为QR码支付的隐式认证因子，拓展了多因素认证的维度，并为移动支付安全提供了新颖的防御思路。适合移动安全、认证机制领域的研究者和开发人员阅读。

本论文针对 EMV 非接触式支付系统中存在的中继攻击（relay attack）问题展开研究。中继攻击允许攻击者在持卡人与读卡器之间转发消息，从而在用户不知情的情况下完成支付，例如通过无线方式窃取资金。论文首先评估了现有的防护措施：Apple Pay 要求用户指纹或 Face ID 授权；Mastercard 和 Visa 则提出了基于时间或加密的协议来阻止中继。作者发现，在交通支付模式下，可以利用中继绕过 Apple Pay 的锁屏，从已锁定的 iPhone 向任意 EMV 读卡器非法支付任意金额，无需用户授权。此外，Visa 提出的中继对抗措施可被 root 后的智能手机绕过。对于 Mastercard 的防护，作者指出其时间限制在 ISO 14443 协议层实施比在 EMV 协议层更可靠。基于这些发现，论文提出了一种新的中继抵抗协议 L1RP（Layer 1 Relay Protection），并利用 Tamarin 证明器对手机支付（含或不含用户认证）的不同模式进行建模，形式化验证了 Apple 和 Visa 建议（Samsung 采用）的解决方案，并证明 L1RP 能够有效抵御中继攻击。该研究为改进非接触式支付安全提供了重要理论和实践依据。