数据集概述
本数据集是针对用户界面热成像攻击威胁的交互式研究成果，包含两种视角热像仪拍摄的用户界面热图像及对应用户输入数据。通过32名参与者的实验，采集了智能手机、三种键盘等设备的文本、邮箱、密码输入过程的热图像，可用于评估防热成像攻击的深度学习模型及分析用户输入的安全风险。
文件详解
- 1152 Optris Images.zip
- 文件格式：ZIP
- 内容说明：Optris PI 450i相机从参与者左侧视角拍摄的1152张用户界面热图像压缩包
- 1152 FLIR Images.zip
- 文件格式：ZIP
- 内容说明：FLIR E8-XT相机从参与者后方视角拍摄的1152张用户界面热图像压缩包
- User Input.csv
- 文件格式：CSV
- 字段映射介绍：包含Participant（参与者编号）、ImageID（图像ID）、Ground_Truth_User_Input（基准用户输入）、Actual_User_Input（实际用户输入）、Interface（输入设备类型）等字段，对应热图像的用户输入信息
适用场景
- 热成像攻击防护模型评估: 用于测试和优化防止热成像窃取用户输入的深度学习模型性能
- 用户界面安全风险分析: 分析不同输入设备（智能手机、键盘）的热痕迹泄露风险差异
- 用户输入安全性研究: 探究文本、邮箱、密码等不同类型输入的热成像可破解程度
- 人机交互安全设计: 为用户界面硬件设计提供热痕迹安全防护的实证依据
- 数据驱动的攻击技术研究: 基于真实热图像和用户输入数据，开发机器学习驱动的热成像攻击方法
