[发明专利]一种基于电磁辐射的应用程序使用情况推测方法

说明书

本发明公开了一种基于电磁辐射的应用程序使用情况推测方法，使用智能手机内置磁力计采集特定用户个人电脑的电磁辐射信号，通过分析并对比采集的电磁辐射信号，推测该用户在该个人电脑上的应用程序使用情况，如何时打开何种应用等。与现有基于交流能耗的应用程序使用情况推测方法相比，该方法使用常见的智能手机进行数据采集，无需修改个人电脑及其配件的硬件设施，降低了应用程序使用情况推测的成本和难度。与现有基于内存使用的用户应用程序使用情况推测方法相比，该方法无需侵入用户个人电脑的软件系统，不易被用户察觉，具有更高的隐蔽性。本发明方法的应用程序使用情况推测精确度在98％左右。

技术领域

本发明属于互联网领域，涉及一种基于电磁辐射的应用程序使用情况推测方法。

背景技术

移动设备，例如智能手机等，被广泛地使用来协助日常生活和交换信息。据预测，到2018年底，智能手机、平板电脑和个人电脑的总量将超过110亿。随着智能移动设备发展而来的是与之相关的隐私安全问题。相关研究已经证明，智能设备可以被用来感知用户的行为习惯。本发明提出一种基于电磁辐射的应用程序使用情况推测方法，使用智能手机内置磁力计采集特定用户个人电脑的电磁辐射信号，通过分析并对比采集的电磁辐射信号，推测该用户在该个人电脑上的应用程序使用情况，如何时打开何种应用等。通过长期的数据采集及行为推测，本发明方法可以追踪某特定用户的个人电脑使用习惯，并从而推测其兴趣和爱好等。

发明内容

本发明提供一种基于电磁辐射的应用程序使用情况推测方法，使用智能手机内置磁力计采集特定用户个人电脑的电磁辐射信号，通过分析并对比采集的电磁辐射信号，推测该用户在该个人电脑上的应用程序使用情况，如何时打开何种应用等。

本发明的基于电磁辐射的应用程序使用情况推测方法，包括以下步骤：

1)开启智能手机内置的磁力计，将其置于目标个人电脑附近，如目标个人电脑所处台面的下方，并收集目标个人电脑辐射的电磁信号；

2)对智能手机磁力计采集到的数据进行应用程序启动分析。

对智能手机采集的电磁信号进行预处理，消除地磁场的影响。记智能手机收集的三维电磁信号为M＝{mag_x(t),mag_y(t),mag_z(t)},t∈{1,2,...,n},表示时刻，计算各轴电磁分量相对于地磁的相对变化量，如公式(1)所示：

M_i＝M_i-avg(M_i),i∈{x,y,z} (1)

将三轴变化量合成为总变化量，如公式(2)所示：

对三轴合成总变化量进行归一化处理，如公式(3)所示，得到预处理后的电磁信号记为M_norm。

对预处理后的电磁信号M_norm进行预滑窗处理，初步筛选包含应用程序启动时刻的信号窗口。滑窗算法为使用一个时间窗口在电磁信号M_norm上进行滑动，过滤不包含应用程序启动时刻的窗口。使用的时间窗口长度可为1秒，滑动步长可为0.1秒。若当前时间窗口下的电磁信号M_norm的变化量Var(t)大于某一阈值，如公式(4)所示，则认为该时间窗口包含应用程序启动时刻。

Var(t)≥β×δ_t (4)

其中δ_t是当前时刻的阈值，按公式(5)进行迭代，其中迭代系数α一般可取0.1。β为阈值的系数，一般可取3。

δ_t+1＝(1-α)×δ_t+1+α×Var(t) (5)