申请/专利权人：浙江大学

申请日：2022-05-16

公开（公告）日：2022-09-09

公开（公告）号：CN115033432A

主分类号：G06F11/22

分类号：G06F11/22;G06N3/04;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.09.30#实质审查的生效;2022.09.09#公开

摘要：本发明公开了一种基于时空网络的触摸屏虚假触摸点检测与防御方法，属于脆弱性检测领域。包括：读取电容式触摸屏的电容值数据，所述的电容值数据为二维张量；对电容值数据进行预处理；对预处理后的电容值数据进行二值化阈值分割，筛选出电容异常值区域；对所述的电容异常值区域进行细化处理，得到细化后的二维张量；构建虚假触摸点检测模型，依次提取细化后的二维张量的空间特征和时间特征，将最终特征转化为电容式触摸屏当前遭受攻击的概率；利用正常触摸样本和受攻击样本对虚假触摸点检测模型进行训练，利用训练好的模型对电容式触摸屏当前遭受攻击的概率进行预测，针对预测结果采取防御措施。本发明对保障电容式触摸屏终端的安全性有重要意义。

主权项：1.一种基于时空网络的触摸屏虚假触摸点检测与防御方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，读取电容式触摸屏的电容值数据，所述的电容值数据为二维张量；步骤二，对步骤一中获取的电容值数据进行预处理；步骤三，对预处理后的电容值数据进行二值化阈值分割，筛选出电容异常值区域；步骤四，对所述的电容异常值区域进行细化处理，得到细化后的二维张量；步骤五，构建虚假触摸点检测模型，包括空间特征提取网络、时间特征提取网络和全连接层；所述的空间特征提取网络用于提取细化后的二维张量的空间特征，所述的时间特征提取网络用于从空间特征数据中提取时间特征，作为二维张量的最终特征，所述的全连接层用于将二维张量的最终特征转化为电容式触摸屏当前遭受攻击的概率；步骤六，利用正常触摸样本和受攻击样本对虚假触摸点检测模型进行训练，利用训练好的模型对电容式触摸屏当前遭受攻击的概率进行预测，针对预测结果采取防御措施。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种基于时空网络的触摸屏虚假触摸点检测与防御方法

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