0 引言

    近年來，一些不法分子利用特殊手段對IC卡進(jìn)行復(fù)制，嚴(yán)重危害到了人民的生命和財(cái)產(chǎn)安全^[1],。非接觸式IC卡應(yīng)用廣泛,，其安全問題一直是學(xué)者研究的熱點(diǎn)^[2-3]。各種新型IC卡安全協(xié)議及加密算法層出不窮,，但是基于應(yīng)用層的加密算法及安全協(xié)議均未考慮到物理層的不可克隆屬性,，無法對已成功克隆的IC卡發(fā)揮作用。針對加密算法的不足,，Romero和Danev等分別對高頻RFID卡的物理層電磁特性進(jìn)行了研究,，提出了基于射頻指紋識別的IC卡安全技術(shù)^[4]。但是基于射頻指紋識別的IC卡安全技術(shù)無法在IC卡正常工作的狀態(tài)下完成對IC卡的真?zhèn)巫R別,，且需要大量附加設(shè)備,。

    本文在國內(nèi)外研究的基礎(chǔ)上，針對生活中常見的無源高頻(13.56 MHz)IC卡提出了一種新型的IC卡安全防御技術(shù),，實(shí)現(xiàn)對IC卡的真?zhèn)巫R別,。

1 理論研究

    非接觸式IC卡自身為無源卡，使用時由射頻讀寫器發(fā)射電磁波,，當(dāng)IC卡靠近射頻讀寫器時,，通過卡片內(nèi)部的LC串聯(lián)諧振電路，以無源電感耦合的方式獲取電磁波中的能量為芯片提供電源,，如圖1所示,。

    IC卡線圈進(jìn)入射頻讀寫器磁場后，獲取電磁波中的能量,，將引起射頻讀寫器天線上的附加電壓降^[5],，導(dǎo)致空間中磁場信號幅值的變化。由于自身材質(zhì)差異以及制作工藝差異,，不同廠家不同批次的IC卡在電學(xué)特性上存在差異^[6],。復(fù)制卡雖與原卡UID相同，但并非同一批次,，所以進(jìn)入讀卡器磁場后,，磁場信號幅值變化程度與原卡存在差異。

    此外,，復(fù)制卡與原IC卡所支持的讀寫協(xié)議及扇區(qū)操作權(quán)限存在差異。犯罪分子在進(jìn)行盜刷時,，刷卡時間,、刷卡地點(diǎn)等刷卡習(xí)慣一般與正常用戶存在差異?；谝陨蠋追N差異,，搭建系統(tǒng)硬件并設(shè)計(jì)異常值檢測算法，可從多個層面對IC卡的真?zhèn)巫龀鲨b定,。

2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

    系統(tǒng)整體方案如圖2所示,。其中RFID終端主要完成卡內(nèi)數(shù)據(jù)的讀寫和磁場信號,、刷卡位置、刷卡時間,、刷卡次數(shù)等非卡內(nèi)敏感數(shù)據(jù)的采集,。云服務(wù)器對RFID終端發(fā)送來的數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測，若為異常,，則禁止RFID終端的操作,，同時通過APP提醒用戶。APP主要完成手機(jī)與IC卡的綁定,、用戶手機(jī)位置的實(shí)時定位,、異常提醒、一鍵撥打報(bào)警電話等操作,。系統(tǒng)工作流程圖如圖3所示,。

3 RFID終端的設(shè)計(jì)

    RFID終端主要包括IC卡數(shù)據(jù)采集模塊、WiFi模塊,、顯示模塊及檢波電路,，硬件結(jié)構(gòu)框圖如圖4所示，主要完成IC卡的數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)預(yù)處理,。

3.1 IC卡的數(shù)據(jù)采集方案設(shè)計(jì)

    IC卡數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)現(xiàn)IC卡應(yīng)用層及物理層的數(shù)據(jù)采集,，主要包含IC卡槽、射頻讀寫器及IC卡磁場信號采集天線,，如圖5所示,。

    其中射頻讀寫器主要完成IC卡正常的數(shù)據(jù)讀寫以及UID號、刷卡時間,、刷卡位置,、扇區(qū)權(quán)限、讀寫協(xié)議集合等應(yīng)用層信息的采集,；IC卡磁場信號采集天線負(fù)責(zé)采集刷卡過程中空間中的磁場信號,；IC卡槽將IC卡進(jìn)行固定，確保IC卡線圈,、讀卡器線圈及采集線圈三者位置相對固定,，消除位置對磁場信號的影響。

3.2 IC卡的數(shù)據(jù)預(yù)處理方案設(shè)計(jì)

    IC卡數(shù)據(jù)預(yù)處理主要為物理層磁場信號的處理,。IC卡磁場信號采集天線得到的信號為射頻信號,，信號強(qiáng)度小、頻率高,，所以必須對采集到的磁場信號做相應(yīng)的處理,，磁場信號檢波電路如圖6所示。

    該電路主要完成磁場信號的包絡(luò)檢波，將正弦高頻的載波信號轉(zhuǎn)換為直流信號,，方便微處理器的采集,。

    電路輸入信號與輸出信號如圖7所示，其中T0時間段（虛線）表示無卡時的磁場信號,，T1時間段（實(shí)線）表示刷卡時的磁場信號,。

    微處理器采集電路處理后的磁場信號數(shù)據(jù)，進(jìn)行中值濾波,，消除脈沖噪聲,，得到編號為n的RFID終端在T0、T1時間段的磁場信號幅值,，分別記為V_n,，0、V_n,，1,。V_n，0,、V_n,，1可表示為如下形式：

    對V_n，0,、V_n,，1差分運(yùn)算即可得到ΔV，稱其為差分電壓,。ΔV表示理想狀態(tài)下IC卡本身對磁場信號的影響力,，與采集裝置無關(guān)，且不受外界環(huán)境干擾,。同一張IC卡在不同環(huán)境,、由不同RFID終端所采集到的差分電壓ΔV的值是相同的。

    完成數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理后,，RFID終端將應(yīng)用層數(shù)據(jù)及物理層磁場數(shù)據(jù)ΔV傳輸至云服務(wù)器,。

4 基于集成學(xué)習(xí)的IC卡異常檢測算法設(shè)計(jì)

    云服務(wù)器采用基于集成學(xué)習(xí)^[7]的異常值檢測算法進(jìn)行IC卡異常檢測，算法框圖如圖8所示,。

    該算法將RFID終端采集到的當(dāng)前刷卡記錄進(jìn)行篩分,，并依據(jù)數(shù)據(jù)特征分別建立如下4個異常檢測子分類器對當(dāng)前刷卡記錄進(jìn)行異常檢測。

    (1)磁場信號異常檢測子分類器

    通過統(tǒng)計(jì)得知,，正常情況下差分電壓ΔV符合正態(tài)分布,，因此采用正態(tài)異常檢測模型對其進(jìn)行異常檢測，算法步驟如下：

    (2)用戶習(xí)慣異常檢測子分類器

    用戶習(xí)慣異常檢測子分類器采用基于聚類和主成分分析的異常檢測算法,，在IC卡正常使用記錄數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上檢測IC卡當(dāng)前刷卡數(shù)據(jù)是否異常，如圖9所示。

    算法步驟如下：

    ①從數(shù)據(jù)庫獲取同一用戶所有的正常刷卡記錄,，提取IC刷卡位置的經(jīng)緯度,、使用時間、刷卡時長,、刷卡次數(shù),、距離上次操作時間間隔等數(shù)據(jù)，并做離散化,、數(shù)值化處理,，生成訓(xùn)練樣本。

    ②使用CLIQUE聚類,，根據(jù)相似度準(zhǔn)則,，將訓(xùn)練樣本進(jìn)行劃分，得到表示同一用戶不同刷卡行為的子集,。

    ③設(shè)第i個子集的數(shù)據(jù)樣本矩陣為Xⁱ,，由式(7)可得原變量X_i與X_j的相關(guān)系數(shù)r_ij為：

    當(dāng)采用前幾個主成分進(jìn)行檢測時，首先通過這些主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率w_k來確定它們的個數(shù)r,，設(shè)定累計(jì)貢獻(xiàn)率閾值為w_threshold,，顯然0<w_threshold<1。求取整數(shù)r,，使得當(dāng)k≥r時,，w_k≥w_threshold。

    如果T滿足式(12)的判據(jù),，則它相對于第i類行為子集是孤立點(diǎn),，如果T相對于所有的正常行為子集都是孤立點(diǎn)，就可以判定它是異常行為,。

    (3)相對位置的異常檢測子分類器

    手機(jī)APP采用LBS與GPS雙重定位方式,，定位誤差小于300 m，因此當(dāng)刷卡位置與手機(jī)位置距離大于300 m時,，相對位置異常檢測器認(rèn)為異常發(fā)生,。

    (4)扇區(qū)權(quán)限及讀寫協(xié)議的異常檢測子分類器

    刷卡時，系統(tǒng)獲取當(dāng)前IC卡扇區(qū)權(quán)限及讀寫協(xié)議的集合并與原卡進(jìn)行對比,，若不相符則認(rèn)為異常發(fā)生,。

    最后以投票的方式對4個子分類器的檢測結(jié)果進(jìn)行集成，若有兩個及以上子分類器判定IC卡異常,，則算法判定IC卡異常,，強(qiáng)分類器輸出1，反之則輸出0,。 

5 系統(tǒng)測試及評估

5.1 子分類器測試及參數(shù)整定

    （1）磁場信號異常檢測子分類器測試

    在本實(shí)驗(yàn)中,，對120 張測試卡進(jìn)行磁場數(shù)據(jù)采集,，其中115張為來自某高校的同一廠家、同一批次的校園卡,，其余5張為其他用途的雜卡,。使用100張校園卡作為訓(xùn)練樣本建立正態(tài)檢測模型，其余20張為測試樣本,，測試樣本在正態(tài)檢測模型的分布如圖10所示,。

    圖中*標(biāo)記為校園卡，+標(biāo)記為其他用途的雜卡,，當(dāng)閾值δ_threshold為0.887時,，磁場信號異常檢測子分類器的誤檢率為5%。

    （2）用戶習(xí)慣異常檢測子分類器測試

    從校園卡務(wù)中心獲取作者近兩年來校園一卡通使用記錄520條,，隨機(jī)抽取500條作為訓(xùn)練樣本,，產(chǎn)生基于作者的本人刷卡習(xí)慣的異常檢測子分類器，并分別獲取一位老師,、一位低年級同學(xué)各20條刷卡記錄與其余20條記錄組成60條測試樣本進(jìn)行分類測試,。

    準(zhǔn)確率Q與累計(jì)貢獻(xiàn)率wk關(guān)系如圖11所示。

    由圖可知當(dāng)w_k取0.65時模型準(zhǔn)確率最高,，為0.63,。

5.2 系統(tǒng)功能測試及評估

    通過手持RFID終端，對復(fù)制卡進(jìn)行扇區(qū)權(quán)限及讀寫協(xié)議的檢測,，測試結(jié)果如圖12左所示,。進(jìn)行異地盜刷測試時,模擬用戶身處西安，IC卡丟失或被復(fù)制,，在異地惠州被盜刷,，手機(jī)APP響應(yīng)如圖12右所示。

    系統(tǒng)與現(xiàn)有IC卡安全方案對比如表1所示,。

6 結(jié)束語

    本文提出了一種基于異常值檢測的IC卡安全防御方法,，能夠兼顧IC卡物理層不可克隆屬性，硬件成本低,，不影響IC卡正常使用,，且異常發(fā)生時能及時提醒用戶。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，系統(tǒng)能夠檢測IC卡磁場信號異常,、用戶習(xí)慣異常、扇區(qū)權(quán)限及讀寫協(xié)議異常,，并能識別異地盜刷行為,，具有較高的理論和實(shí)際應(yīng)用價值。

參考文獻(xiàn)

[1] 張玉清,，王志強(qiáng),，劉奇旭,，等.近場通信技術(shù)的安全研究進(jìn)展與發(fā)展趨勢[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2016,，39(6)：1190-1207.

[2] 朱峰,，白恩健.新的輕量級RFID雙向認(rèn)證協(xié)議：PUF-LMAP+[J].微型機(jī)與應(yīng)用,，2016,，35(1)：1-4，8.

[3] 魯力.RFID系統(tǒng)密鑰無線生成[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),，2015,，38(4)：822-832.

[4] 張國柱，夏魯寧,，賈世杰,，等.“牽星”法:一種基于射頻指紋的高頻RFID克隆卡檢測方法[J].信息安全學(xué)報(bào)，2017,，2(2)：33-47.

[5] 栗安鑫,，張江飛，張祖瀧.磁耦合電能傳輸系統(tǒng)兩類建模法的等效性分析[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版),，2014,，35(5)：40-43，48.

[6] 劉彩鳳,，曹彬.無源RFID標(biāo)簽芯片貼裝工藝分析和質(zhì)量控制[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),，2011，1(6)：44-45,，49.

[7] 姚武軍,，魏彬.基于貝葉斯樹和集成學(xué)習(xí)的異常檢測[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版)，2014,，60(6)：497-500.

作者信息:

張開生,，王小瑞，黃  謙

(陜西科技大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院,，陜西 西安710021)