一种随机剔除点的安卓图形解锁方案-熊思纯 , 杨超 , 马建峰 , 张俊伟.pdf

上善若水

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2022-05-21

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软件学报 ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@iscas.ac.cn

Journal of Software,2017,28(2):361−371 [doi: 10.13328/j.cnki.jos.005023] http://www.jos.org.cn

一种随机剔除点的安卓图形解锁方案

∗

熊思纯

杨

超

马建峰

张俊伟

(西安电子科技大学网络与信息安全学院,陕西西安 710071)

通信作者: 杨超, Email: chaoyang@xidian.edu.cn

摘要: 安卓图形解锁(Android unlock pattern,简称 AUP)作为目前移动终端上使用最广泛的图形密码方案,实际

应用的密码在理论空间上分布很不均匀,导致其实际安全性远低于理论安全性,所暴露出的巨大安全隐患极易被攻

击者利用以加快字典攻击与暴力破解的速度.提出一种随机剔除点的安卓图形解锁方案(Android-unlock-pattern

scheme through random points exclusion,简称 AUP-RPE).在设置密码阶段通过对原界面作一系列改动以规避用户具

有安全隐患的使用习惯,并组织了 1 100 余人次的用户测试以收集实际应用的图形密码.建模分析发现,在保证与

AUP 相近的可用性前提下,AUP-RPE 的安全性提高了 3 个以上数量级,证明了该方案具有更高的安全性.

关键词: 图形密码;安全性分析;马尔可夫模型;猜测熵;安卓

中图法分类号: TP309

中文引用格式: 熊思纯,杨超,马建峰,张俊伟.一种随机剔除点的安卓图形解锁方案.软件学报,2017,28(2):361–371. http://

www.jos.org.cn/1000-9825/5023.htm

英文引用格式: Xiong SC, Yang C, Ma JF, Zhang JW. Android unlock pattern scheme through random point exclusion. Ruan Jian

Xue Bao/Journal of Software, 2017,28(2):361–371 (in Chinese). http://www.jos.org.cn/1000-9825/5023.htm

Android Unlock Pattern Scheme Through Random Point Exclusion

XIONG Si-Chun, YANG Chao, MA Jian-Feng, ZHANG Jun-Wei

(School of Cyber Engineering, Xidian University, Xi’an 710071, China)

Abstract: As the most widely used graphical password scheme on mobile terminals, Android unlock pattern (AUP) is not quite

uniformly distributed in its theoretical password space when in practical use, which exposes a tremendous hazard that can be easily

exploited by the attacker to expedite dictionary attack or violence crack. To address this issue, this paper proposes a new scheme,

Android-unlock-pattern based on random point exclusion (AUP-RPE), which helps the user to avoid habitual choices by the new interface

arrangement. In addition, patterns in real-life use are collected by performing a large-scale user study with over 1 100 people. Modeling

based on those patterns shows the entropy of AUP-RPE increases over 3 orders of magnitude than the entropy of AUP, which means that

AUP-RPE has a much stronger security.

Key words: graphical password; security analysis; Markov model; guessing entropy; Android

长久以来,由数字字母构成的文本密码(text-based password)

[1]

是身份认证

[2]

的主要途径.心理学研究表明

[3]

人脑对图形化信息的记忆优于文字信息.此外,随着智能手机、平板电脑等设备的日益更新,图形化设备已成为

人们生活中不可替代的通信工具,这使得采用图形化信息的认证方案—— 图形密码(graphical password)

[4]

成为

一种更适合在图形化设备上使用的身份认证方案,其安全性研究已成为当前热点课题

[5]

.现有的图形密码系统,

按其认证过程的不同,大致可分为 3 大类.

1) 基于识别型(recognition-based):用户从由各种图片组成的网格中按顺序选出图片.比较具有代表性的有

∗ 基金项目: 国家自然科学基金(61672415, 61472310, U1405255)

Foundation item: National Natural Science Foundation of China (61672415, 61472310, U1405255)

收稿时间: 2015-09-07; 修改时间: 2015-12-02; 采用时间: 2015-12-27

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Journal of Software 软件学报 Vol.28, No.2, February 2017

RealUser 公司设计的 PassFaces

[6]

.该方案通过识别网格中的人脸图片进行认证,文献[7]验证了其良好的可用性,

但文献[8]指出 PassFaces 方案的图片选择受到性别、种族、肤色等特征的极大影响,难以建立一个图形密码设

置的安全标准.所以,此类型的图形密码并没有投入到实际应用中.

2) 基于线索的回忆型(cue-based recall):利用图形化的提示信息降低用户回忆密码的难度.典型的有 CCP

(cued click point)

[9]

,在一组图片中点击每张图片的特定位置以完成认证.然而,图片信息显示的清晰度与屏幕大

小、精度有很大关系,而且,此方案需存储大量图片以获取足够大的密码空间,这将占据不小的存储空间.因此,

CCP 不能普遍应用于移动终端设备.

3) 基于回忆型(recall-based):要求用户重复以前的密码设定过程以通过认证.此类图形密码不需存储大量

图片,对设备屏幕大小和精度要求也不高,有广泛的适用性,代表性的有 Jeymyn 等人设计的 DAS(draw a

secret)

[10]

.该方案设置阶段,用户在一个 2D 栅格上画出图形密码;认证阶段,DAS 根据画出的图形经过单元格的

坐标顺序判断正确与否.文献[11]指出,DAS 尺寸限制了密码长度,且依赖于使用者所画的东西,易记性较差,并

对 DAS 方案进行改进,提出了 Pass-Go 方案.与 DAS 不同的是,Pass-Go 方案利用 2D 栅格中网格线间的交点而

不是单元格,通过给交点设置感应区域,用户划过感应区域即选择了该点,使栅格上的图形密码设计更加灵活,

不再局限于水平方向与垂直方向,还可以连接对角线上的两点.通过对 167 人进行调查发现,用户使用 Pass-Go

的认证成功率达 78%,验证了 Pass-Go 方案良好的可用性.现今最常见的安卓图形解锁(Android unlock patterns,

简称 AUP)

[12]

就是 Pass-Go 适应智能手机的一种具体应用,在 3×3 的九宫格形状的基础上,以网格线之间的交点

为圆心形成 9 个感应区域(sensitive areas),并隐去网格线,使图形界面简单化以更适应人脑记忆,用户在此点阵

上按照一定规则设置图案.

然而,近期 AUP 却被发现存在巨大的安全隐患.文献[13]对实际应用中 AUP 的密码强度以猜测熵(guessing

entropy)的形式进行了测量.通过用户实验收集到近 2 900 个图形密码,在此数据上建模并发现这些图形的密码

强度远低于理论上对应的密码强度:从密码熵值计算结果来看,理论上其安全性应与随机 5 位 PINs 相当,但在实

际应用中安全性却低于随机 3 位 PINs.此外,用户使用习惯在很大程度上影响了实际应用中图形密码的安全性:

高达 40%的用户选择左上角点作为密码的起始点;图案设计时笔划相对简单,如以直线形式连接水平、垂直或

对角线上的 3 点;图案近似于某一特定形状,如字母、数字或几何形状等.这些使用习惯存在很大的安全隐患,极

易被攻击者利用,从而提高攻击成功率.虽然文中给出了 4 种替代方案,但实验证明这 4 种方案并没有明显提高

实际应用中图形密码的熵值:其中 3 种方案的熵值明显低于原方案,另一种方案的熵值也仅略高于原方案.而从

人机交互角度看,这 4 种方案在可用性上均低于原方案.因此,这里并没有给出一种能够替代安卓图形解锁且行

之有效的解决方案.

针对

上述问题, 本文提出一种随机剔除点的 AUP 认证方案——AUP-RPE(random-points-exclusion

authenticating scheme based on android unlock patterns).我们将 3×3 点阵规模扩大到 4×4,在密码设置阶段,鉴于

原方案四角处的点作为起始点的概率偏高或偏低,故将 4×4 点阵四角处的 4 点剔除,作为固定不可选点;为增大

密码设置的随机性,在每次设置密码时,在剩余的 12 点中随机剔除两个点,即随机不可选点,因而每次可设置的

点数为 10.由于两点是随机剔除的,故等价于在 12 个点中选取 4 个~10 个点设置密码,这在密码空间上要远大于

AUP 从 9 个点中选取 4 个~9 个点的情况.同时,为了测试评估实际使用过程中 AUP-RPE 的安全性,我们组织了

200 人模拟用户,收集到 1 169 个图形密码,在此基础上采用 5 折交叉验证(5-fold cross-validation)并建立三元的

马尔可夫模型(3-gram Markov model), 依此得出理论密码空间的图案在实际使用中出现的概率,计算出

AUP-RPE 的猜测熵:当攻击者按照此概率由大到小的顺序发起攻击时,达到某一攻击成功率所对应的攻击次数.

结果表明,AUP-RPE 所做的改进,不仅保证了与原方案几乎相同的可用性,而且极大地

提高了安全性,具有比安

卓图形解锁更高的密码强度.

目前来看,在大规模的实际调查数据的基础上建模分析一种新方案的安全性是非常少见的,这使得

AUP-RPE 的安全性评估具有极大的现实意义.

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