スマートウォッチがもたらすプライバシーリスクを解明 (WPI Research Reveals How Smartwatches May Pose Privacy Risk)

2026-02-12 ウースター工科大学(WPI)

ウースター工科大学(WPI)の研究は、スマートウォッチなどのウェアラブル端末が収集する加速度やジャイロなどの動作データから、利用者の行動や入力情報が推測され得るプライバシーリスクを示した。研究チームは機械学習を用い、手首の微細な動きからキーボード入力や個人の行動パターンを高精度で再現できる可能性を実証。暗号化されていないセンサーデータやアプリ権限の管理不足が悪用される恐れがあると指摘した。対策として、データ最小化、アクセス制御強化、ノイズ付加などの保護手法の重要性を提案し、ウェアラブル機器の設計段階からのプライバシー配慮を訴えている。

スマートウォッチがもたらすプライバシーリスクを解明 (WPI Research Reveals How Smartwatches May Pose Privacy Risk)

<関連情報>

MagWatch:スマートウォッチの電磁信号によるプライバシーリスクの解明 MagWatch: Exposing Privacy Risks in Smartwatches Through Electromagnetic Signals

Haowen Xu,Tianya Zhao,Xuyu Wang,Jun Dai & Xiaoyan Sun
Information and Communications Security  Published:23 October 2025
DOI:https://doi.org/10.1007/978-981-95-3540-8_18

Abstract

As smartwatches become increasingly integrated into daily life, their electromagnetic (EM) emissions introduce a significant yet overlooked privacy risk. This study systematically examines how EM leakage from smartwatches can be exploited to infer user interactions and behavioral patterns. We propose MagWatch, a novel non-intrusive attack that applies wavelet transform for signal processing and leverages a CNN-LSTM model to identify applications and in-app activities, achieving up to 90% accuracy across multiple smartwatch models. Our findings reveal a critical security vulnerability, demonstrating that attackers can passively monitor EM emissions to reconstruct user interactions, exposing sensitive information such as communication habits and app usage patterns. This research highlights the urgent need for privacy-preserving countermeasures in wearable technology and establishes a foundation for future studies on EM side-channel security risks.

1603情報システム・データ工学
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