CN113890658A - 基于安卓车机***的安全广播方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及安卓***广播领域,具体涉及一种基于安卓车机***的安全广播方法及***,极大地提高了安卓车机***广播的安全性。本发明基于安卓车机***的安全广播方法,包括:驾驶员身份信息识别成功后,将驾驶员语音特征值以及驾驶员车辆的启动时间作为原始数据进行加密运算,并将加密运算后得到的密文存放在车机***的安全区域;使用广播组件时,在车机***的安全区域获取本次加密密文,并将加密密文与要执行的动作值进行字符串拼接,得到包含密文的Action值,所述Action值为安卓***广播组件中intent.setAction()方法或intentFilter.AddAction()方法中的参数值;将Action值填入广播发送器中的intent.setAction()方法中,以及将Action值填入广播接收器中的intentFilter.AddAction()方法中;Action值填入完成后进行广播。本发明适用于安卓车机***。
Description
技术领域
本发明涉及安卓***广播领域,具体涉及一种基于安卓车机***的安全广播方法及***。
背景技术
目前车机***主要以安卓操作***为主。在车机***中,软件与软件之间的信息传递很多时候都采用安卓***的中的广播组件。在安卓开发中,我们在广播发送时设置setAction的值,在广播接收器中我们设置filter中的addAction的值。安卓***中,广播接收器就会收到这条广播中传递的信息。由此可见,如果一个恶意应用,它能获取到代码中setAction中的值,那么,这个恶意应用就可以很容易的监听到这个软件以该setAction值发送的广播信息。
市场上有很多反编译apk的途径,我们采用上传apk到http://www.javadecompilers.com/网站上,然后再下载反编译代码的方式,就可以得知intentFilter.addAction()和intent.setAction()中的值;因此提取车机***中某个软件的apk文件,然后将该apk文件进行反编译操作,就能够轻松地获取所有Action的值。然后再编写一个广播接收器,把全部的Action值全部填入,那么就能够很容易监听到该软件广播传递的信息。由此可见,以这种明文形式编写广播组件是存在非常大的安全隐患。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于安卓车机***的安全广播方法及***,极大地提高了安卓车机***广播的安全性。
本发明采取如下技术方案实现上述目的,基于安卓车机***的安全广播方法,包括:
步骤1、对车机驾驶员语音进行预处理,预处理后进行语音特征值提取;
步骤2、根据提取的语音特征值,再结合GMM模型进行驾驶员身份信息识别;
步骤3、驾驶员身份信息识别成功后,将驾驶员语音特征值以及驾驶员车辆的启动时间作为原始数据进行加密运算;
步骤4、将加密运算后得到的密文存放在车机***的安全区域;
步骤5、使用广播组件时,在车机***的安全区域获取本次加密密文,并将加密密文与要执行的动作值进行字符串拼接,得到包含密文的Action值,所述Action值为安卓***广播组件中intent.setAction()方法或intentFilter.AddAction()方法中的参数值;
步骤6、将Action值填入广播发送器中的intent.setAction()方法中,以及将Action值填入广播接收器中的intentFilter.AddAction()方法中;
步骤7、Action值填入完成后进行广播。
进一步的是,步骤1中,所述预处理包括预加重、分帧及加窗预处理。
进一步的是,所述预加重公式为:Sa(n)=Sp(n)-aSp(n-1),a为预加重系数,Sa为预加重操作前的原始语音信号,Sp为预加重操作后的语音信号。
进一步的是,所述分帧方法包括:采用相邻两帧之间有部分相互重叠的分段方法进行分帧。
进一步的是,步骤2中,根据提取的语音特征值,再结合GMM模型进行驾驶员身份信息识别的具体方法包括对GMM模型进行训练;
所述对GMM模型进行训练的具体方法包括:
步骤201、建立一个GMM模型,并为GMM模型分配存储空间,每个GMM模型存储内容包括特征矢量维数、高斯分量混合数,以及各高斯分量的权重、均值矢量与方差矩阵;
步骤202、对提取的语音数据进行预加重、分帧加窗与端点检测处理,提取出特征参数矢量;
步骤203、使用K-均值聚类算法对提取出的特征矢量进行聚类,得到GMM模型的初始化模型参数λ;
步骤204、初始化后采用期望最大化算法估计GMM模型参数,从一个初始模型参数λ开始,估计出一个新的模型参数λ',使得在新模型参数下的似然度P(o|λ')≥P(o|λ);
步骤205、采用新模型参数λ'开始下一次迭代,如此反复迭代直至模型收敛,则完成模型训练。
进一步的是,步骤3或步骤4中,所述加密运算采用SHA256加密算法进行加密运算。
基于安卓车机***的安全广播***,应用于执行上述所述的基于安卓车机***的安全广播方法,包括:
语音处理模块,用于对车机驾驶员语音进行预处理,预处理后进行语音特征值提取;
身份识别模块,用于根据提取的语音特征值,再结合GMM模型进行驾驶员身份信息识别;
加密模块,用于在驾驶员身份信息识别成功后,将驾驶员语音特征值以及驾驶员车辆的启动时间作为原始数据进行加密运算,并将加密运算后得到的密文存放在车机***的安全区域;
密文获取模块,用于使用广播组件时,在车机***的安全区域获取本次加密密文,并将加密密文与要执行的动作值进行字符串拼接,得到包含密文的Action值,所述Action值为安卓***广播组件中intent.setAction()方法或intentFilter.AddAction()方法中的参数值;
广播处理模块,用于将Action值填入广播发送器中的intent.setAction()方法中,以及将Action值填入广播接收器中的intentFilter.AddAction()方法中,Action值填入完成后进行广播。
本发明首先对驾驶员信息进行了识别,识别成功后,将驾驶员语音特征值以及驾驶员车辆的启动时间作为原始数据进行加密运算,加密运算后的密文存放在车机***的安全区域,每次使用广播组件时候,需要先去设备中的安全区域获取此次加密的密文,然后将密文与要执行的动作值进行字符串的拼接,形成一个含有密文的Action值。将该Action值,填入intent.setAction()中,同理也需要将该Action值填入广播接收器中intentFilter.AddAction()中,根据不同时间下不同驾驶员实现Action值得动态加密的过程,避免了通过反编译apk对软件广播的监听,极大地提高了安卓车机***广播的安全性。
附图说明
图1是本发明驾驶员身份识别的方法流程图。
图2是本发明基于安卓车机***的安全广播的方法流程图。
具体实施方式
本发明基于安卓车机***的安全广播方法,包括:
步骤1、对车机驾驶员语音进行预处理,预处理后进行语音特征值提取;
步骤2、根据提取的语音特征值,再结合GMM模型进行驾驶员身份信息识别;
步骤3、驾驶员身份信息识别成功后,将驾驶员语音特征值以及驾驶员车辆的启动时间作为原始数据进行加密运算;
步骤4、将加密运算后得到的密文存放在车机***的安全区域;
步骤5、使用广播组件时,在车机***的安全区域获取本次加密密文,并将加密密文与要执行的动作值进行字符串拼接,得到包含密文的Action值,所述Action值为安卓***广播组件中intent.setAction()方法或intentFilter.AddAction()方法中的参数值;
步骤6、将Action值填入广播发送器中的intent.setAction()方法中,以及将Action值填入广播接收器中的intentFilter.AddAction()方法中;
步骤7、Action值填入完成后进行广播。
步骤1中,所述预处理包括预加重、分帧及加窗预处理,能够降低语音信号丢失率以及语音信号的能量损耗。
预加重公式为:Sa(n)=Sp(n)-aSp(n-1),a为预加重系数,Sa为预加重操作前的原始语音信号,Sp为预加重操作后的语音信号。
分帧方法包括:采用相邻两帧之间有部分相互重叠的分段方法进行分帧。
步骤2中,根据提取的语音特征值,再结合GMM模型进行驾驶员身份信息识别的具体方法包括对GMM模型进行训练;
对GMM模型进行训练的具体方法包括:
步骤201、建立一个GMM模型,并为GMM模型分配存储空间,每个GMM模型存储内容包括特征矢量维数、高斯分量混合数,以及各高斯分量的权重、均值矢量与方差矩阵;
步骤202、对提取的语音数据进行预加重、分帧加窗与端点检测处理,提取出特征参数矢量;
步骤203、使用K-均值聚类算法对提取出的特征矢量进行聚类,得到GMM模型的初始化模型参数λ;
步骤204、初始化后采用期望最大化算法估计GMM模型参数,从一个初始模型参数λ开始,估计出一个新的模型参数λ',使得在新模型参数下的似然度P(o|λ')≥P(o|λ);
步骤205、采用新模型参数λ'开始下一次迭代,如此反复迭代直至模型收敛,则完成模型训练。
步骤3或步骤4中,所述加密运算采用SHA256加密算法进行加密运算。
基于安卓车机***的安全广播***,应用于执行上述所述的基于安卓车机***的安全广播方法,包括:
语音处理模块,用于对车机驾驶员语音进行预处理,预处理后进行语音特征值提取;
身份识别模块,用于根据提取的语音特征值,再结合GMM模型进行驾驶员身份信息识别;
加密模块,用于在驾驶员身份信息识别成功后,将驾驶员语音特征值以及驾驶员车辆的启动时间作为原始数据进行加密运算,并将加密运算后得到的密文存放在车机***的安全区域;
密文获取模块,用于使用广播组件时,在车机***的安全区域获取本次加密密文,并将加密密文与要执行的动作值进行字符串拼接,得到包含密文的Action值,所述Action值为安卓***广播组件中intent.setAction()方法或intentFilter.AddAction()方法中的参数值;
广播处理模块,用于将Action值填入广播发送器中的intent.setAction()方法中,以及将Action值填入广播接收器中的intentFilter.AddAction()方法中,Action值填入完成后进行广播。
图1是本发明驾驶员身份识别的方法流程图,首先采集驾驶员语音,对驾驶员语音进行预处理,预处理后进行特征提取,使用提取的特征语音对高斯混合模型GMM进行训练,训练过程中,完成模型参数的存储,之后进行模型匹配与逻辑判断,完成驾驶员身份信息识别。
图2是本发明基于安卓车机***的安全广播的方法流程图,如图所示:
第一步,对驾驶员语音进行预处理,预处理后进行特征提取,预处理包括预加重、分帧及加窗预处理;
第二步,使用提取的语音特征与GMM模型进行匹配,匹配成功后进入下一步;
第三步,将驾驶员语音特征值以及驾驶员车辆的启动时间作为原始数据进行SHA256加密运算;
第四步,将加密运算后得到的密文存放在车机设备的安全区域;
第五步,通过apk每次使用广播组件时候,需要先去设备中的安全区域获取此次加密的密文。然后将密文与要执行的动作值进行字符串的拼接,形成一个含有密文的Action值。将该Action值,填入intent.setAction()中,同理也需要将该Action值填入广播接收器中intentFilter.AddAction()中;
实现安卓广播中的Action值随着不同驾驶员、不同的启动时间动态改变,达到广播的Action值动态加密的方式。
综上所述,本发明实现了根据不同时间下不同驾驶员实现Action值得动态加密的过程,避免了通过反编译apk对软件广播的监听,极大地提高了安卓车机***广播的安全性。
Claims (8)
1.基于安卓车机***的安全广播方法,其特征在于,包括:
步骤1、对车机驾驶员语音进行预处理,预处理后进行语音特征值提取;
步骤2、根据提取的语音特征值,再结合GMM模型进行驾驶员身份信息识别;
步骤3、驾驶员身份信息识别成功后,将驾驶员语音特征值以及驾驶员车辆的启动时间作为原始数据进行加密运算;
步骤4、将加密运算后得到的密文存放在车机***的安全区域;
步骤5、使用广播组件时,在车机***的安全区域获取本次加密密文,并将加密密文与要执行的动作值进行字符串拼接,得到包含密文的Action值,所述Action值为安卓***广播组件中intent.setAction()方法或intentFilter.AddAction()方法中的参数值;
步骤6、将Action值填入广播发送器中的intent.setAction()方法中,以及将Action值填入广播接收器中的intentFilter.AddAction()方法中;
步骤7、Action值填入完成后进行广播。
2.根据权利要求1所述的基于安卓车机***的安全广播方法,其特征在于,步骤1中,所述预处理包括预加重、分帧及加窗预处理。
3.根据权利要求2所述的基于安卓车机***的安全广播方法,其特征在于,所述预加重公式为:Sa(n)=Sp(n)-aSp(n-1),a为预加重系数,Sa为预加重操作前的原始语音信号,Sp为预加重操作后的语音信号。
5.根据权利要求2所述的基于安卓车机***的安全广播方法,其特征在于,所述分帧方法包括:采用相邻两帧之间有部分相互重叠的分段方法进行分帧。
6.根据权利要求2所述的基于安卓车机***的安全广播方法,其特征在于,步骤2中,根据提取的语音特征值,再结合GMM模型进行驾驶员身份信息识别的具体方法包括对GMM模型进行训练;
所述对GMM模型进行训练的具体方法包括:
步骤201、建立一个GMM模型,并为GMM模型分配存储空间,每个GMM模型存储内容包括特征矢量维数、高斯分量混合数,以及各高斯分量的权重、均值矢量与方差矩阵;
步骤202、对提取的语音数据进行预加重、分帧加窗与端点检测处理,提取出特征参数矢量;
步骤203、使用K-均值聚类算法对提取出的特征矢量进行聚类,得到GMM模型的初始化模型参数λ;
步骤204、初始化后采用期望最大化算法估计GMM模型参数,从一个初始模型参数λ开始,估计出一个新的模型参数λ',使得在新模型参数下的似然度P(o|λ')≥P(o|λ);
步骤205、采用新模型参数λ'开始下一次迭代,如此反复迭代直至模型收敛,则完成模型训练。
7.根据权利要求1所述的基于安卓车机***的安全广播方法,其特征在于,步骤3或步骤4中,所述加密运算采用SHA256加密算法进行加密运算。
8.基于安卓车机***的安全广播***,应用于执行权利要求1-7任意一项所述的基于安卓车机***的安全广播方法,其特征在于,包括:
语音处理模块,用于对车机驾驶员语音进行预处理,预处理后进行语音特征值提取;
身份识别模块,用于根据提取的语音特征值,再结合GMM模型进行驾驶员身份信息识别;
加密模块,用于在驾驶员身份信息识别成功后,将驾驶员语音特征值以及驾驶员车辆的启动时间作为原始数据进行加密运算,并将加密运算后得到的密文存放在车机***的安全区域;
密文获取模块,用于使用广播组件时,在车机***的安全区域获取本次加密密文,并将加密密文与要执行的动作值进行字符串拼接,得到包含密文的Action值,所述Action值为安卓***广播组件中intent.setAction()方法或intentFilter.AddAction()方法中的参数值;
广播处理模块,用于将Action值填入广播发送器中的intent.setAction()方法中,以及将Action值填入广播接收器中的intentFilter.AddAction()方法中,Action值填入完成后进行广播。
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