斬獲RSA創新沙盒大賽冠軍，UnifyID認證方案有何特別之處？ | RSA 2017專題

RSA創新沙盒大賽已經連續舉辦11年，今年的RSA創新沙盒大賽於美國舊金山當地時間周一下午1：00到4：30舉行。UnifyID披荊斬棘，擊敗其他入圍企業，勇奪冠軍。

所有入圍企業如下：

下面FreeBuf帶大家一起走近這家冠軍企業，看其究竟緣何獲勝。

UnifyID簡介

UnifyID是首個全隱式認證平台，該解決方案從IoT設備中收集感測器數據，並結合機器學習，為用戶構建「絕對身份」，進行無縫認證。

UnifyID解鎖新一代IoT設備，讓「忘記秘密」成為過去。該平台採用一種專有演算法，結合行為及環境因素，產生分值，該分值將說明某個特定用戶作出動作的可能性。

UnifyID將這個分值提供給其合作夥伴，他們可以據此決定予以授權或開啟其他認證方案。

主要亮點：用戶無需進行有意識的操作

UnifyID使用特有的機器學習技術，結合非確切因素，進行高精確度、高安全性認證。與現有的認證方式不同，UnifyID的認證行為不需要改變用戶行為或進行特別訓練。

UnifyID依賴100多個同步的因素，利用其機器學習演算法，自動尋找特徵之間的關聯，並用這些關聯，提升準確性。UnifyID的技術已申請專利，其準確率高達99.999%。

技術概覽

UnifyID的產品由App和雲服務組成。本地的App會定時從本地設備中收集感測器數據，加以處理，並與雲服務進行通信。UnifyID使用了多種數據源，這些數據源都是隱式的，不需要用戶進行有意識的操作。

在移動設備上，UnifyID利用包括GPS、加速計、迴轉儀、磁力計、氣壓計、環境光、wifi、藍牙信號測距儀等多種感測器，收集數據。

所有感測器數據會在本地進行處理，UnifyID從中提取特徵，並向其基於雲的機器學習系統發送這些特徵數據，該系統將自動尋找這些因素間的關聯，並發現用戶的個性特徵。

這個數據將儲存在本地數據中，並用差分隱私（differential privacy）中的最佳方法將數據加密和匿名處理。UnifyID只在必要時定期收集樣本感測器數據，因此，其對電池壽命和流量使用的影響較小。

在PC端和筆記本端，UnifyID將觀察用戶的擊鍵時間、滑鼠/觸摸板活動（手指長度可影響划動和滾動的弧度），同時觀察wifi和藍牙測距儀數據，UnifyID不僅從用戶設備中收集這些數據，還從用戶周圍的其他信號中收集。

UnifyID利用藍牙LE發送的信號，追蹤用戶與已知和未知設備之間的相對位置。

UnifyID的系統準確性高。僅僅採用四個可用的感測器，其系統的準確率就已經達到99.999%，其安全性和方便程度遠遠超過了當前廣泛使用的諸多登錄憑證。UnifyID在所收集數據較少的情況下，也可實現較高的準確度。

比如，他們的步態檢測演算法，在收集4秒的用戶行走數據之後，就可以識別該用戶。

示例

下面的圖片將展示，如何用被動感測器數據，區分兩個用戶。下圖中的數據是兩個用戶坐下時，UnifyID獲取的加速計和迴轉儀數據。這兩個用戶的身高、體重和身體質量指數均相同。大家通過圖中的點可以看到，兩名用戶坐下時的明顯區別。

UnifyID大事記

2015年3月 公司成立

2016年1月 獲得種子基金

2016年9月 獲得TechCrunch Disrupt亞軍

2017年2月 入圍RSAC創新沙盒大賽（已獲獎）

2017年3月 入圍SXSW Accelerator Awards安全與隱私獎項

團隊一覽

參考資料【點擊閱讀原文查看】

1. UnifyID官網

2. RSA大會官網

*FB官方報道，本文作者kuma，轉載請註明來自Freebuf