WO2020169656A1 - Systèmes et clés numériques destinés à inhibition d'attaques par relais - Google Patents

Systèmes et clés numériques destinés à inhibition d'attaques par relais Download PDF

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WO2020169656A1
WO2020169656A1 PCT/EP2020/054338 EP2020054338W WO2020169656A1 WO 2020169656 A1 WO2020169656 A1 WO 2020169656A1 EP 2020054338 W EP2020054338 W EP 2020054338W WO 2020169656 A1 WO2020169656 A1 WO 2020169656A1
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portable electronic
electronic device
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road vehicle
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Jonathan BONNET
Nicolas Renard
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Continental Automotive Technologies GmbH
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Definitions

  • the invention relates to the field of access control by portable electronic device. More specifically, it relates to computer systems for training a machine learning model for relay attack inhibition. It also relates to portable electronic devices capable of controlling the contactless opening or closing of an access to a road vehicle, from a pre-trained machine learning model.
  • the present invention therefore aims to overcome the aforementioned drawbacks.
  • a first aspect of the invention relates to a computer system for training a machine learning model.
  • a second aspect of the invention relates to a portable electronic device.
  • a third aspect of the invention relates to a road vehicle.
  • the invention relates to a computer system for training a machine learning model intended for relay attack inhibition.
  • the system includes: a plurality of first portable electronic devices, each intended to be worn by a user and each comprising:
  • a first acquisition module to acquire, during at least one acquisition session, signals relating to the movements of the first portable electronic device
  • At least a first road vehicle comprising:
  • a first processor for opening or closing, without contact, at least one access of the first road vehicle as a function of the beacon signal, a machine learning server to train the machine learning model from the signals coming from the modules of acquisition, in which, the machine learning server is provided for: obtaining the signals generated by each first acquisition module, in response to a setting in motion of the associated first portable electronic device, by the user, when the first processor opens or closes the access of the first road vehicle,
  • the direction vector associate, for each acquisition session, the direction vector with a first predefined item of information which is either indicative of the movement of the first portable electronic device in the direction of the first road vehicle, or indicative of the movement of the first portable electronic device in the direction opposite to the first road vehicle,
  • the setting in motion comprises a gesture of engagement of the first portable electronic device performed by the user, the machine learning server also being provided to add, to each characteristic vector, a second predefined information item. which is indicative of a type of engagement gesture made by the user.
  • the machine learning server is further provided to add, to each characteristic vector, a third predefined information which is indicative of a predefined location, on the user, of the associated first portable electronic device.
  • the machine learning server is further provided for: extracting, for each acquisition session, frequency information from the acquired signals, and
  • each acquisition session is associated with at least one time window extending over a predetermined duration
  • the machine learning server being further provided to add, to each characteristic vector, the predetermined duration.
  • the invention also covers a portable electronic device intended to be worn by a user.
  • the device comprises: a third wireless transceiver for transmitting a beacon signal capable of opening or closing, without contact, at least one access point of a second road vehicle, a second acquisition module for acquiring, during at least one acquisition session, in response to a setting in motion of the first portable electronic device, by the user, of signals relating to the movements of the portable electronic device,
  • a second processor for:
  • the signals coming from the second acquisition module so as to obtain, at the output of the pre-trained machine learning model, a first predefined information, a second predefined information and / or a third predefined information
  • the first predefined information being either indicative of the movement of the portable electronic device in the direction of the second road vehicle, or indicative of the movement of the portable electronic device in the direction opposite to the second road vehicle
  • the second predefined information being indicative of a type of gesture of engagement of the portable electronic device performed by the user
  • the third predefined information being indicative of a predefined location, on the user, of the portable electronic device
  • the second processor is further provided for: extracting frequency information from the acquired signals, and applying, to the input of the pre-trained machine learning model, the frequency information.
  • the acquisition session is associated with at least one time window extending over a predetermined duration, the second processor also being provided to apply, to the input of the pre-machine learning model. trained, the predetermined time.
  • the first acquisition module comprises at least one sensor from a group comprising, an accelerometer, a linear accelerometer, a gyroscope, a gravity sensor, an orientation sensor , a pedometer or any combination of these.
  • the invention also covers a road vehicle comprising: a fourth wireless transceiver for receiving a beacon signal transmitted by a portable electronic device as defined according to the second aspect of the invention, and
  • a third processor for processing the beacon signal and opening or closing, without contact, at least one access of the road vehicle when the beacon signal comprises a first predefined item of information, a second predefined item of information and / or a third predefined item of information, the first item of information predefined being either indicative of the movement of the portable electronic device in the direction of the road vehicle or indicative of the movement of the portable electronic device in the direction opposite to the road vehicle, the second predefined information being indicative of a type of gesture of engagement of the portable electronic device performed by the user, the third predefined information being indicative of a predefined location, on the user, of the portable electronic device.
  • Figure 1 shows a first computer system according to the invention.
  • FIG. 2 Figure 2 shows a second computer system according to the invention.
  • the general principle of the invention is based on the use of smart phones ("smartphone”) as a digital key to access a road vehicle.
  • the invention uses machine learning to train a learning model capable of predicting the setting in motion of a smartphone of this type, when the latter approaches or s' away from the road vehicle. Afterwards, access to the road vehicle is only authorized when the latter receives the information to set in motion from the smartphone.
  • Figure 1 illustrates a computer system 100 according to the invention for training a machine learning model 200.
  • the machine learning model 200 consists of a multilayer perceptron artificial neural network.
  • the computer system 100 includes a plurality of first portable electronic devices 110, at least a first road vehicle 120 and at least a first machine learning server 130. Further, the computer system 100 is arranged according to a computing architecture in the computer system.
  • cloud cloud computing
  • each of the first portable electronic devices 110 is designed to be worn by a user.
  • portable electronic device 110 can be carried in one of the user's hands, in one of the user's pants pockets, in a user's bag or satchel. The important thing is that the user can easily access the portable electronic device 110.
  • portable electronic device is meant any device similar to a smart phone (“smartphone”), a digital tablet, a smart bracelet (“ smart watch ”or“ smart bracelet ”, in English) or a personal digital assistant.
  • each portable electronic device 110 includes a first wireless transceiver 111 and a first acquisition module 112 which are operably coupled to each other.
  • the first wireless transceiver 111 is provided to transmit, at a predetermined interval, a beacon signal ("beacon signal").
  • the beacon signal is a short range radio signal using a known communication protocol of the RFID, Wifi or Bluetooth type.
  • other short range signals using other communication protocols can also be used without requiring major modifications of the invention.
  • the first acquisition module 112 is designed to acquire signals relating to the movements of the first portable electronic device 110.
  • the first acquisition module 112 comprises at least one sensor from a group comprising, an accelerometer, an accelerometer linear ("user accelaration"), a gyroscope, a gravity sensor, an orientation sensor ("Attitude and Heading Reference System”), a pedometer or any combination thereof.
  • each of the first road vehicles 120 includes a second wireless transceiver 121 and a first processor 122 which are operably coupled to each other.
  • Road vehicle is understood to mean any vehicle equipped with an engine (generally combustion or electric) intended to move it on a road network and capable of transporting people or loads (for example, a car or a motorcycle).
  • the second wireless transceiver 121 is provided to receive the beacon signal.
  • the beacon signal allows a portable electronic device 110 to synchronize with a road vehicle 120.
  • the first processor 122 is provided to open or close, without contact, at least one access of the first road vehicle 120 according to the beacon signal received.
  • the first processor 122 opens or closes an access of the first road vehicle 120 depending on a power level received from the beacon signal. For example, first processor 122 opens access to first road vehicle 120 when the received power level of the beacon signal is beyond a first predetermined threshold. In another example, if an access of the first road vehicle 120 is already open, the first processor 122 closes the access of the first road vehicle 120 when the power level received from the beacon signal is below a second predetermined threshold. .
  • the machine learning server 130 is provided to train the machine learning model 200 from signals received from the acquisition modules 112.
  • the machine learning server 130 is first provided to obtain the signals generated by each first acquisition module 112, in response to a setting in motion of the associated first portable electronic device 110, by the user, when the first processor 122 opens or closes the access of the first road vehicle 120.
  • a user wearing a first portable electronic device 110 and a first road vehicle 120 one of the accesses of which is in closed mode.
  • the user approaches the first road vehicle 120 so as to allow the access of the first road vehicle 120 to change from closed mode to open mode.
  • the user causes the first portable electronic device 110 to set in motion.
  • the user can carry the first portable electronic device 110 by hand. , in one of his trouser pockets, in his bag or satchel.
  • the machine learning server 130 recovers the signals acquired by the first acquisition module 112 of the first portable electronic device 110.
  • a user is considered wearing a first one. portable electronic device 110 and a first road vehicle 120, one of the accesses of which is in open mode.
  • the user can be in the first road vehicle 120 or near the first road vehicle 120.
  • the user moves away from the vehicle. first road vehicle 120 so as to allow the access of the first road vehicle 120 to pass from open mode to closed mode.
  • the user causes the first portable electronic device 110 to set in motion. Indeed, as described above, the user can carry the first portable electronic device 110 in one of his pockets. pants, in his bag or satchel.
  • the machine learning server 130 recovers the signals acquired by the first acquisition module 112 of the first portable electronic device 110.
  • the first acquisition module 112 performs the acquisitions during at least one acquisition session.
  • the acquisition session is associated with at least one time window extending over a predetermined duration.
  • the predetermined duration is chosen from the interval between 0.5 s and 5 s.
  • the machine learning server 130 is further provided to use the predetermined time in training the machine learning model 200.
  • the machine learning server 130 will only keep the signals associated with at least one time window that is centered around when the access of the first road vehicle 120 switches from closed mode to open mode or when the access of the first road vehicle 120 switches from open mode to closed mode.
  • the machine learning server 130 is also provided to perform interpolation operations so that all or part of said signals have a common acquisition frequency.
  • the machine learning server 130 is provided to calculate, for each acquisition session, a direction vector of the first portable electronic device 110, from the acquired signals.
  • the direction vector is obtained from the signals acquired by an accelerometer.
  • the machine learning server 130 is provided to associate, for each acquisition session, the direction vector with a first predefined information which is either indicative of the movement of the first electronic device. portable in the direction of the first road vehicle, or indicative of the movement of the first portable electronic device in the direction opposite to the first road vehicle.
  • the machine learning server 130 is provided to create, for each acquisition session, a characteristic vector from the acquired signals and the first predefined information.
  • the machine learning server 130 is provided to apply a supervised classification algorithm to the machine learning model 200 as a function of all or part of the characteristic vectors, so as to obtain a pre-trained machine learning model 200 ′ such as described below in relation to figure 2.
  • the setting in motion comprises a gesture of engagement of the first portable electronic device 110 performed by the user, the machine learning server 130 being further provided to add, to each characteristic vector, a second predefined item of information which is indicative of a type of engagement gesture performed by the user.
  • the user carries the first portable electronic device 110 in his hand and approaches the first road vehicle 120 so as to allow the passage of the access of the first road vehicle 120 from the closed world to the open mode.
  • the user causes the first portable electronic device 110 to set in motion by performing an engagement gesture of the first portable electronic device 110.
  • the engagement gesture of the first portable electronic device 110 consists of making a geometric shape in the air, such as a circle or a square.
  • the gesture of engagement can be more complex, depending on the use needs of the invention.
  • the machine learning server 130 retrieves the signals acquired by the first acquisition module 112 from the first portable electronic device 110.
  • the machine learning server 130 is further provided to add, to each characteristic vector, a third predefined information which is indicative of a predefined location, on the user, of the first portable electronic device 110 associated.
  • a third predefined information which is indicative of a predefined location, on the user, of the first portable electronic device 110 associated.
  • the first portable electronic device 110 can be carried by hand, in one of his trouser pockets, in his bag or a satchel.
  • the following predefined positions can be identified: front pocket, back pocket, front pocket with one of the sides of the first portable electronic device 110 facing the body, rear pocket with one of the sides of the first portable electronic device 1 10 opposing the first road vehicle 120, and so on.
  • the machine learning server 130 is further provided for: extracting, for each acquisition session, frequency information from the acquired signals, and
  • the frequency information includes the amplitude and change in amplitude of the acquired signals.
  • other frequency information can also be extracted without requiring major modifications of the invention.
  • signal processing techniques such as Fourier transforms or sliding Fourier transforms.
  • Figure 2 illustrates a computer system 300 according to the invention for using the pre-trained machine learning model 200 "according to the computer system 100.
  • the computer system 200 includes a portable electronic device 310 and a second road vehicle 320.
  • the portable electronic device 310 comprises a third wireless transceiver 31 1 and a second acquisition module 312 which are respectively similar to the first wireless transceiver 11 1 and to the first module d acquisition 112 of the first portable electronic devices 110, as described above.
  • the third wireless transceiver 311 is designed to transmit a beacon signal capable of opening or closing, without contact, at least one access point of the second road vehicle 320.
  • the second acquisition module 312 is provided. to acquire, during at least one acquisition session, in response to a setting in motion of the first portable electronic device, by the user, signals relating to the movements of the portable electronic device.
  • the portable electronic device 310 comprises a second processor 313 for applying, to the input of the pre-trained machine learning model 200 ', the signals coming from the second acquisition module 312, so as to obtain, at the output of the model pre-trained machine learning 200 ', a first predefined information, a second predefined information and / or a third predefined information.
  • the first predefined information is either indicative of the movement of the portable electronic device 310 towards the second road vehicle, or indicative of the movement of the portable electronic device 310 in the direction opposite to the second road vehicle.
  • the second predefined item of information is indicative of a type of gesture for engaging the portable electronic device 310 performed by the user, as described above.
  • the third predefined information is indicative of a predefined location, on the user, of the portable electronic device 310.
  • the second processor 313 is provided to add the first predefined information, the second predefined information and / or the third predefined to the beacon signal.
  • the second processor 313 is further provided for: extracting frequency information from the acquired signals, and applying, to the input of the pre-trained machine learning model 200 ', frequency information.
  • the acquisition session is associated with at least one time window extending over a predetermined duration and the second processor 313 is further provided to apply, to the input of the pre-trained machine learning model 200 ', the predetermined time.
  • the second road vehicle 320 comprises a fourth wireless transceiver 321 and a third processor 322 which are respectively Similar to the second wireless transceiver 121 and the first processor 122 of the first road vehicles 120, as described above.
  • the fourth wireless transceiver 321 is provided to receive a beacon signal transmitted by the portable electronic device 310.
  • the third processor 322 is provided to process the beacon signal and open or close, without contact, at the same time. at least one access of the road vehicle when the beacon signal comprises the first predefined information, the second predefined information and / or the third predefined information, as described above.
  • the various operations performed by the first, second and third processors 122, 313, 322 are determined by computer program instructions. Consequently, the invention is also aimed at a program with a computer program code fixed on a non-transient storage medium, this program code being capable of executing the various operations carried out by the first, second and third processors 122, 313, 322 when the computer program is loaded into the computer or executed in the computer.
  • the portable electronic devices may include an audio sensor to record a voice signal produced by the user upon activation of the portable electronic devices.
  • the voice signals can be included in the characteristic vectors to train the machine learning model. Then, when using the pre-trained machine learning model, the user will be able to open or close the access to the road vehicle by producing the recorded voice signal.
  • the road vehicle can be replaced by any entity making it possible to carry out, without contact, an access or exit control, such as a door, a gantry, a turnstile.
  • an access or exit control such as a door, a gantry, a turnstile.

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Abstract

L'invention a pour objet des systèmes informatiques (100) pour entraîner un modèle d'apprentissage automatique (200) destiné à l'inhibition d'attaque par relais. L'invention comprend aussi des dispositifs électroniques portatifs (310) capables de commander l'ouverture ou la fermeture, sans contact, d'un accès d'un véhicule routier, à partir d'un modèle d'apprentissage automatique préentraîné (200'). Le principe général de l'invention est basé sur l'utilisation des téléphones intelligents («smartphone», en anglais) comme clé numérique pour accéder à un véhicule routier. L'invention recourt à l'apprentissage automatique («machine learning», en anglais) pour entraîner un modèle d'apprentissage capable de prédire la mise en mouvement d'un téléphone intelligent de ce type, lorsque ce dernier s'approche ou s'éloigne du véhicule routier. Par la suite, l'accès au véhicule routier n'est autorisé que lorsque ce dernier reçoit l'information de mise en mouvement du téléphone intelligent.

Description

DESCRIPTION
TITRE : Systèmes et clés numériques destinés à inhibition d’attaques par relais Domaine technique
L’invention concerne le domaine du contrôle d’accès par dispositif électronique portatif. Plus précisément, elle concerne des systèmes informatiques pour entraîner un modèle d’apprentissage automatique destiné à l’inhibition d’attaque par relais. Elle concerne aussi des dispositifs électroniques portatifs capables de commander l’ouverture ou la fermeture, sans contact, d’un accès d’un véhicule routier, à partir d’un modèle d’apprentissage automatique préentraîné. Technique antérieure
De nombreux véhicules récents possèdent un système d'entrée sans clé qui permet au propriétaire d'un véhicule de l’ouvrir sans contact. Dans ce cas, le véhicule détecte un signal radio émis par une clé électronique et ouvre la porte du véhicule lorsque le signal est authentifié. Toutefois, ces véhicules sont sensibles aux attaques par relais (« relai attack », en anglais) qui consistent à relayer, via un répéteur de signal, le signal émis par la clé électronique, contournant ainsi totalement le chiffrage et le protocole de sécurité en faisant croire au véhicule que la clé électronique est à proximité. En pratique, il suffit de placer une antenne à proximité du propriétaire d’un véhicule (par exemple au niveau de la porte d’entrée du domicile du propriétaire) et de retransmettre le signal intercepté de la clé électronique à un complice, resté auprès du véhicule, qui pourra l’ouvrir et la démarrer.
À ce jour, les rares solutions qui existent contre ces attaques nécessitent de placer les clés électroniques à l’intérieur d’une cage de Faraday, comme un four microonde ou un réfrigérateur. Ceci n’est pas acceptable.
La présente invention vise donc à pallier les inconvénients précités.
Exposé de l’invention
Pour cela, un premier aspect de l’invention concerne un système informatique pour entraîner un modèle d’apprentissage automatique. Un deuxième aspect de l’invention concerne un dispositif électronique portatif.
Enfin, un troisième aspect de l’invention concerne un véhicule routier. Ainsi, l’invention se rapporte à système informatique pour entraîner un modèle d’apprentissage automatique destiné à l’inhibition d’attaque par relais. Le système comprend : une pluralité de premiers dispositifs électroniques portatifs, chacun étant prévu pour être porté par un utilisateur et chacun comprenant :
o un premier émetteur récepteur sans fil pour émettre un signal de balise, et
o un premier module d’acquisition pour acquérir, au cours d’au moins une session d’acquisition, des signaux relatifs aux mouvements du premier dispositif électronique portatif,
au moins un premier véhicule routier comprenant :
o un deuxième émetteur récepteur sans fil pour recevoir le signal de balise, et
o un premier processeur pour ouvrir ou fermer, sans contact, au moins un accès du premier véhicule routier en fonction du signal de balise, un serveur d’apprentissage automatique pour entraîner le modèle d’apprentissage automatique à partir des signaux provenant des modules d’acquisition, dans lequel, le serveur d’apprentissage automatique est prévu pour : obtenir les signaux générés par chaque premier module d’acquisition, en réponse à une mise en mouvement du premier dispositif électronique portatif associé, par l’utilisateur, lorsque le premier processeur ouvre ou ferme l’accès du premier véhicule routier,
calculer, pour chaque session d’acquisition, un vecteur de direction du premier dispositif électronique portatif, à partir des signaux acquis,
associer, pour chaque session d’acquisition, le vecteur de direction avec une première information prédéfinie qui est soit indicative du déplacement du premier dispositif électronique portatif en direction du premier véhicule routier, soit indicative du déplacement du premier dispositif électronique portatif en direction opposée au premier véhicule routier,
créer, pour chaque session d’acquisition, un vecteur caractéristique à partir des signaux acquis et de la première information prédéfinie, et
appliquer un algorithme de classification supervisé au modèle d’apprentissage automatique en fonction de tout ou partie des vecteurs caractéristiques. Selon un premier mode de réalisation, la mise en mouvement comprend un geste d’engagement du premier dispositif électronique portatif réalisé par l’utilisateur, le serveur d’apprentissage automatique étant en outre prévu pour ajouter, à chaque vecteur caractéristique, une deuxième information prédéfinie qui est indicative d’un type de geste d’engagement réalisé par l’utilisateur.
Selon un deuxième mode de réalisation, le serveur d’apprentissage automatique est en outre prévu pour ajouter, à chaque vecteur caractéristique, une troisième information prédéfinie qui est indicative d’une localisation prédéfinie, sur l’utilisateur, du premier dispositif électronique portatif associé.
Selon un troisième mode de réalisation, le serveur d’apprentissage automatique est en outre prévu pour : extraire, pour chaque session d’acquisition, des informations de fréquence à partir des signaux acquis, et
ajouter, à chaque vecteur caractéristique associé, les informations de fréquence.
Selon un quatrième mode de réalisation, chaque session d’acquisition est associée à au moins une fenêtre temporelle s’étendant sur une durée prédéterminée, le serveur d’apprentissage automatique étant en outre prévu pour ajouter, à chaque vecteur caractéristique, la durée prédéterminée.
L’invention couvre également un dispositif électronique portatif prévu pour être porté par un utilisateur. Le dispositif comprend : un troisième émetteur-récepteur sans fil pour émettre un signal de balise apte à ouvrir ou fermer, sans contact, au moins un accès d’un second véhicule routier, un second module d’acquisition pour acquérir, au cours d’au moins une session d’acquisition, en réponse à une mise en mouvement du premier dispositif électronique portatif, par l’utilisateur, des signaux relatifs aux mouvements du dispositif électronique portatif,
un deuxième processeur pour :
o appliquer, à l’entrée d’un modèle d’apprentissage automatique préentraîné selon le premier aspect de l’invention, les signaux provenant du second module d’acquisition, de sorte à obtenir, en sortie du modèle d’apprentissage automatique préentraîné, une première information prédéfinie, une deuxième information prédéfinie et/ou une troisième information prédéfinie, la première information prédéfinie étant soit indicative du déplacement du dispositif électronique portatif en direction du second véhicule routier, soit indicative du déplacement du dispositif électronique portatif en direction opposée au second véhicule routier, la deuxième information prédéfinie étant indicative d’un type de geste d’engagement du dispositif électronique portatif réalisé par l’utilisateur, la troisième information prédéfinie étant indicative d’une localisation prédéfinie, sur l’utilisateur, du dispositif électronique portatif, et
o ajouter la première information prédéfinie, la deuxième information prédéfinie et/ou la troisième prédéfinie au signal balise. Selon un premier mode de réalisation, le deuxième processeur est en outre prévu pour : extraire des informations de fréquence à partir des signaux acquis, et appliquer, à l’entrée du modèle d’apprentissage automatique préentraîné, les informations de fréquence. Selon un deuxième mode de réalisation, la session d’acquisition est associée à au moins une fenêtre temporelle s’étendant sur une durée prédéterminée, le deuxième processeur étant en outre prévu pour appliquer, à l’entrée du modèle d’apprentissage automatique pré-entraîné, la durée prédéterminée.
Dans une variante des premier et second aspects de l’invention, le premier module d’acquisition comprend au moins un capteur d’un groupe comprenant, un accéléromètre, un accéléromètre linéaire, un gyroscope, un capteur de gravité, un capteur d’orientation, un pédomètre ou toute combinaison de ceux-ci.
Enfin, l’invention couvre aussi un véhicule routier comprenant : un quatrième émetteur récepteur sans fil pour recevoir un signal de balise émis par un dispositif électronique portatif tel que défini selon le deuxième aspect de l’invention, et
un troisième processeur pour traiter le signal de balise et ouvrir ou fermer, sans contact, au moins un accès du véhicule routier lorsque le signal de balise comprend une première information prédéfinie, une deuxième information prédéfinie et/ou une troisième information prédéfinie, la première information prédéfinie étant soit indicative du déplacement du dispositif électronique portatif en direction du véhicule routier, soit indicative du déplacement du dispositif électronique portatif en direction opposée au véhicule routier, la deuxième information prédéfinie étant indicative d’un type de geste d’engagement du dispositif électronique portatif réalisé par l’utilisateur, la troisième information prédéfinie étant indicative d’une localisation prédéfinie, sur l’utilisateur, du dispositif électronique portatif.
Brève description des dessins
D’autres caractéristiques et avantages de l'invention seront mieux compris à la lecture de la description qui va suivre et en référence aux dessins annexés, donnés à titre illustratif et nullement limitatif. [Fig. 1] : La figure 1 représente un premier système informatique selon l’invention.
[Fig. 2] : La figure 2 représente un second système informatique selon l’invention.
Pour des raisons de clarté, les éléments représentés ne sont pas nécessairement représentés à la même échelle, les uns par rapport aux autres, sauf mention contraire.
Description des modes de réalisation
Le principe général de l’invention est basé sur l’utilisation des téléphones intelligents (« smartphone », en anglais) comme clé numérique pour accéder à un véhicule routier. L’invention recourt à l’apprentissage automatique (« machine learning », en anglais) pour entraîner un modèle d’apprentissage capable de prédire la mise en mouvement d’un téléphone intelligent de ce type, lorsque ce dernier s’approche ou s’éloigne du véhicule routier. Par la suite, l’accès au véhicule routier n’est autorisé que lorsque ce dernier reçoit l’information de mise en mouvement du téléphone intelligent.
La figure 1 illustre un système informatique 100 selon l’invention pour entraîner un modèle d’apprentissage automatique 200. Dans une mise en œuvre particulière, le modèle d’apprentissage automatique 200 est constitué d’un réseau de neurones artificiels de type perceptron multicouche.
Le système informatique 100 comprend une pluralité de premiers dispositifs électroniques portatifs 110, au moins un premier véhicule routier 120 et au moins un premier serveur d’apprentissage automatique 130. En outre, le système informatique 100 est agencé selon une architecture d'informatique dans le nuage (« cloud computing
System », en anglais) qui repose sur un réseau de communication 10 de type sans fil. Dans l’exemple de la figure 1 chacun des premiers dispositifs électroniques portatifs 110 est prévu pour être porté par un utilisateur. Par exemple, le dispositif électronique portatif 110 peut être porté dans une des mains de l’utilisateur, dans une des poches de pantalon de l’utilisateur, dans un sac ou une sacoche de l’utilisateur. L’important étant que l’utilisateur puisse accéder sans difficulté au dispositif électronique portatif 110. On entend par dispositif électronique portatif, tout dispositif similaire à un téléphone intelligent (« smartphone », en anglais), une tablette numérique, un bracelet intelligent (« smart watch » ou « smart bracelet », en anglais) ou un assistant numérique personnel.
En outre, chaque dispositif électronique portatif 110 comprend un premier émetteur récepteur sans fil 111 et un premier module d’acquisition 112 qui sont fonctionnellement couplés l’un à l’autre.
Le premier émetteur récepteur sans fil 111 est prévu pour émettre, à un intervalle prédéterminé, un signal de balise (« beacon signal », en anglais). Dans un exemple, le signal de balise est un signal radio de courte portée utilisant un protocole de communication connu de type RFID, Wifi ou Bluetooth. Toutefois, d’autres signaux de courte portée utilisant d’autres protocoles de communication peuvent également être utilisés sans nécessiter de modifications majeures de l’invention.
Le premier module d’acquisition 112 est prévu pour acquérir des signaux relatifs aux mouvements du premier dispositif électronique portatif 110. Dans un exemple, le premier module d’acquisition 112 comprend au moins un capteur d’un groupe comprenant, un accéléromètre, un accéléromètre linéaire (« user accelaration », en anglais), un gyroscope, un capteur de gravité, un capteur d’orientation (« Attitude and Heading Reference System», en anglais), un pédomètre ou toute combinaison de ceux-ci. Dans l’exemple de la figure 1 chacun des premiers véhicules routiers 120 comprend un deuxième émetteur récepteur sans fil 121 et un premier processeur 122 qui sont fonctionnellement couplés l’un à l’autre. On entend par véhicule routier, tout véhicule doté d’un moteur (généralement à explosion ou électrique) destiné à le mouvoir sur un réseau routier et capable de transporter des personnes ou des charges (par exemple, une voiture ou une motocyclette).
Le deuxième émetteur récepteur sans fil 121 est prévu pour recevoir le signal de balise. En pratique, le signal de balise permet à un dispositif électronique portatif 110 de se synchroniser avec un véhicule routier 120. Le premier processeur 122 est prévu pour ouvrir ou fermer, sans contact, au moins un accès du premier véhicule routier 120 en fonction du signal de balise reçu.
Dans une mise en œuvre particulière, le premier processeur 122 ouvre ou ferme un accès du premier véhicule routier 120 en fonction d’un niveau de puissance reçue du signal de balise. Par exemple, le premier processeur 122 ouvre un accès du premier véhicule routier 120 lorsque le niveau de puissance reçue du signal de balise se trouve au-delà d’un premier seuil prédéterminé. Dans un autre exemple, si un accès du premier véhicule routier 120 est déjà ouvert, le premier processeur 122 ferme l’accès du premier véhicule routier 120 lorsque le niveau de puissance reçut du signal de balise se trouve en deçà d’un second seuil prédéterminé.
Dans l’exemple de la figure 1 , le serveur d’apprentissage automatique 130 est prévu pour entraîner le modèle d’apprentissage automatique 200 à partir de signaux reçus en provenance des modules d’acquisition 112.
Dans l’exemple de la figure 1 , le serveur d’apprentissage automatique 130 est d’abord prévu pour obtenir les signaux générés par chaque premier module d’acquisition 112, en réponse à une mise en mouvement du premier dispositif électronique portatif 110 associé, par l’utilisateur, lorsque le premier processeur 122 ouvre ou ferme l’accès du premier véhicule routier 120.
Dans un premier exemple, on considère un utilisateur portant un premier dispositif électronique portatif 110 et un premier véhicule routier 120 dont l’un des accès est en mode fermé. Dans cet exemple, l’utilisateur s’approche du premier véhicule routier 120 de sorte à permettre le passage de l’accès du premier véhicule routier 120 du mode fermé au mode ouvert. En s’approchant du premier véhicule routier 120, l’utilisateur provoque la mise en mouvement du premier dispositif électronique portatif 110. En effet, comme décrit plus haut dans un exemple, l’utilisateur peut porter le premier dispositif électronique portatif 110 à la main, dans une de ses poches de pantalon, dans son sac ou une sacoche. Pendant la mise en mouvement du premier dispositif électronique portatif 110, le serveur d’apprentissage automatique 130 récupère les signaux acquis par le premier module d’acquisition 112 du premier dispositif électronique portatif 110. Dans un second exemple, on considère un utilisateur portant un premier dispositif électronique portatif 110 et un premier véhicule routier 120 dont l’un des accès est en mode ouvert. Dans ce cas, l’utilisateur peut être dans le premier véhicule routier 120 ou à proximité du premier véhicule routier 120. Dans cet exemple, l’utilisateur s’éloigne du premier véhicule routier 120 de sorte à permettre le passage de l’accès du premier véhicule routier 120 du mode ouvert au mode fermé. En s’éloignant du premier véhicule routier 120, l’utilisateur provoque la mise en mouvement du premier dispositif électronique portatif 110. En effet, comme décrit plus haut, l’utilisateur peut porter le premier dispositif électronique portatif 110 dans une de ses poches de pantalon, dans son sac ou une sacoche. Pendant la mise en mouvement du premier dispositif électronique portatif 110, le serveur d’apprentissage automatique 130 récupère les signaux acquis par le premier module d’acquisition 112 du premier dispositif électronique portatif 110. Dans une mise en œuvre particulière des premier et second exemples, le premier module d’acquisition 112 réalise les acquisitions au cours d’au moins une session d’acquisition. Dans un exemple, la session d’acquisition est associée à au moins une fenêtre temporelle s’étendant sur une durée prédéterminée. De préférence, on choisit la durée prédéterminée dans l’intervalle comprise entre 0,5 s et 5 s. Dans un exemple de l’invention, comme décrit ci-dessous, le serveur d’apprentissage automatique 130 est en outre prévu pour utiliser la durée prédéterminée dans l’entraînement du modèle d’apprentissage automatique 200.
De préférence, le serveur d’apprentissage automatique 130 ne gardera que les signaux associés à au moins une fenêtre temporelle qui est centrée autour du moment où l’accès du premier véhicule routier 120 passe du mode fermé au mode ouvert ou lorsque l’accès du premier véhicule routier 120 passe du mode ouvert au mode fermé.
En outre, quand les différents signaux acquis par le premier module d’acquisition 112 ne sont pas acquis à la même fréquence, le serveur d’apprentissage automatique 130 est aussi prévu pour réaliser des opérations d’interpolation afin que tout ou partie desdits signaux possèdent une fréquence d’acquisition commune.
Puis, le serveur d’apprentissage automatique 130 est prévu pour calculer, pour chaque session d’acquisition, un vecteur de direction du premier dispositif électronique portatif 110, à partir des signaux acquis. Dans un exemple, le vecteur de direction est obtenu à partir des signaux acquis par un accéléromètre. Ensuite, le serveur d’apprentissage automatique 130 est prévu pour associer, pour chaque session d’acquisition, le vecteur de direction avec une première information prédéfinie qui est soit indicative du déplacement du premier dispositif électronique portatif en direction du premier véhicule routier, soit indicative du déplacement du premier dispositif électronique portatif en direction opposée au premier véhicule routier.
Par la suite, le serveur d’apprentissage automatique 130 est prévu pour créer, pour chaque session d’acquisition, un vecteur caractéristique à partir des signaux acquis et de la première information prédéfinie.
Enfin, le serveur d’apprentissage automatique 130 est prévu pour appliquer un algorithme de classification supervisé au modèle d’apprentissage automatique 200 en fonction de tout ou partie des vecteurs caractéristiques, de sorte à obtenir un modèle d’apprentissage automatique préentraîné 200’ tel que décrit ci-dessous en relation avec la figure 2.
Dans une première mise en œuvre particulière, la mise en mouvement comprend un geste d’engagement du premier dispositif électronique portatif 110 réalisé par l’utilisateur, le serveur d’apprentissage automatique 130 étant en outre prévu pour ajouter, à chaque vecteur caractéristique, une deuxième information prédéfinie qui est indicative d’un type de geste d’engagement réalisé par l’utilisateur.
Reprenons le premier exemple mentionné ci-dessus, dans lequel on considère un utilisateur portant un premier dispositif électronique portatif 110 et un premier véhicule routier 120 dont l’un des accès est en mode fermé. Dans la continuation de cet exemple, l’utilisateur porte le premier dispositif électronique portatif 110 à la main et s’approche du premier véhicule routier 120 de sorte à permettre le passage de l’accès du premier véhicule routier 120 du monde fermé au mode ouvert. Toutefois, en s’approchant du premier véhicule routier 120, l’utilisateur provoque la mise en mouvement du premier dispositif électronique portatif 110 en réalisant un geste d’engagement du premier dispositif électronique portatif 110. Par exemple, le geste d’engagement du premier dispositif électronique portatif 110 consiste en la réalisation d’une forme géométrique dans les airs, tels un cercle ou un carré. Bien sûr, le geste d’engagement peut être plus complexe, selon les besoins d’utilisation de l’invention. Pendant la mise en mouvement du premier dispositif électronique portatif 110, le serveur d’apprentissage automatique 130 récupère les signaux acquis par le premier module d’acquisition 112 du premier dispositif électronique portatif 110.
Dans une deuxième mise en œuvre particulière, le serveur d’apprentissage automatique 130 est en outre prévu pour ajouter, à chaque vecteur caractéristique, une troisième information prédéfinie qui est indicative d’une localisation prédéfinie, sur l’utilisateur, du premier dispositif électronique portatif 110 associé. On se référera à l’exemple mentionné plus haut dans lequel on indique que le premier dispositif électronique portatif 110 peut être porté à la main, dans une de ses poches de pantalon, dans son sac ou une sacoche. Toutefois, on peut envisager d’autres configurations selon les besoins d’utilisation de l’invention. Par exemple, on peut identifier les positions prédéfinies suivantes : poche avant, poche arrière, poche avant avec l’une des faces du premier dispositif électronique portatif 110 faisant face au corps, poche arrière avec l’une des faces du premier dispositif électronique portatif 1 10 faisant opposition au premier véhicule routier 120, et ainsi de suite.
Dans une troisième mise en œuvre particulière, le serveur d’apprentissage automatique 130 est en outre prévu pour : extraire, pour chaque session d’acquisition, des informations de fréquence à partir des signaux acquis, et
ajouter, à chaque vecteur caractéristique associé, les informations de fréquence.
Dans un exemple, les informations de fréquence comprennent l’amplitude et l’évolution de l'amplitude des signaux acquis. Toutefois, d’autres informations de fréquence peuvent également être extraites sans nécessiter de modifications majeures de l’invention. Pour cela, on pourra utiliser des techniques de traitement du signal tel que les transformées de Fourier ou les transformées de Fourier glissantes.
La figure 2 illustre un système informatique 300 selon l’invention pour l’utilisation du modèle d’apprentissage automatique préentraîné 200’ selon le système informatique 100. Le système informatique 200 comprend un dispositif électronique portatif 310 et un second véhicule routier 320.
Dans l’exemple de la figure 2, le dispositif électronique portatif 310 comprend un troisième émetteur-récepteur sans fil 31 1 et un second module d’acquisition 312 qui sont respectivement semblables au premier émetteur-récepteur sans fil 11 1 et au premier module d’acquisition 112 des premiers dispositifs électroniques portatifs 1 10, comme décrit plus haut.
En pratique, le troisième émetteur-récepteur sans fil 311 est prévu pour émettre un signal de balise apte à ouvrir ou fermer, sans contact, au moins un accès du second véhicule routier 320. Par ailleurs, le second module d’acquisition 312 est prévu pour acquérir, au cours d’au moins une session d’acquisition, en réponse à une mise en mouvement du premier dispositif électronique portatif, par l’utilisateur, des signaux relatifs aux mouvements du dispositif électronique portatif.
En outre, le dispositif électronique portatif 310 comprend un deuxième processeur 313 pour appliquer, à l’entrée du modèle d’apprentissage automatique préentraîné 200’, les signaux provenant du second module d’acquisition 312, de sorte à obtenir, en sortie du modèle d’apprentissage automatique préentraîné 200’, une première information prédéfinie, une deuxième information prédéfinie et/ou une troisième information prédéfinie.
Dans l’invention, comme décrit plus haut, la première information prédéfinie est soit indicative du déplacement du dispositif électronique portatif 310 en direction du second véhicule routier, soit indicative du déplacement du dispositif électronique portatif 310 en direction opposée au second véhicule routier.
Ensuite, la deuxième information prédéfinie est indicative d’un type de geste d’engagement du dispositif électronique portatif 310 réalisé par l’utilisateur, comme décrit plus haut.
Puis, la troisième information prédéfinie est indicative d’une localisation prédéfinie, sur l’utilisateur, du dispositif électronique portatif 310.
Enfin, le deuxième processeur 313 est prévu pour ajouter la première information prédéfinie, la deuxième information prédéfinie et/ou la troisième prédéfinie au signal balise.
Dans une mise en œuvre particulière, comme décrit plus haut, le deuxième processeur 313 est en outre prévu pour : extraire des informations de fréquence à partir des signaux acquis, et appliquer, à l’entrée du modèle d’apprentissage automatique préentraîné 200’, les informations de fréquence.
Dans un exemple de l’invention, comme décrit plus haut, la session d’acquisition est associée à au moins une fenêtre temporelle s’étendant sur une durée prédéterminée et le deuxième processeur 313 est en outre prévu pour appliquer, à l’entrée du modèle d’apprentissage automatique préentraîné 200’, la durée prédéterminée. Dans l’exemple de la figure 2, le second véhicule routier 320 comprend un quatrième émetteur-récepteur sans fil 321 et un troisième processeur 322 qui sont respectivement semblables au deuxième émetteur-récepteur sans fil 121 et au premier processeur 122 des premiers véhicules routiers 120, comme décrit plus haut.
En pratique, le quatrième émetteur récepteur sans fil 321 est prévu pour recevoir un signal de balise émis par le dispositif électronique portatif 310. En outre, le troisième processeur 322 est prévu pour traiter le signal de balise et ouvrir ou fermer, sans contact, au moins un accès du véhicule routier lorsque le signal de balise comprend la première information prédéfinie, la deuxième information prédéfinie et/ou la troisième information prédéfinie, comme décrit plus haut.
Dans un mode particulier de réalisation de l’invention, les différentes opérations réalisées par les premier, deuxième et troisième processeurs 122, 313, 322 sont déterminées par des instructions de programmes d'ordinateur. Par conséquent, l'invention vise aussi un programme avec un code de programme d'ordinateur fixé sur un support de stockage non transitoire, ce code de programme étant susceptible d’exécuter les différentes opérations réalisées par les premier, deuxième et troisième processeurs 122, 313, 322 lorsque le programme d'ordinateur est chargé dans l'ordinateur ou exécuté dans l'ordinateur.
La présente invention a été décrite et illustrée dans la présente description détaillée et dans les figures. Toutefois, la présente invention ne se limite pas aux formes de réalisation présentées. Ainsi, d’autres variantes et modes de réalisation peuvent être déduits et mis en œuvre par la personne du métier à la lecture de la présente description et des figures annexées.
Dans un exemple, les dispositifs électroniques portatifs peuvent comprendre un capteur audio pour enregistrer un signal vocal produit par l’utilisateur lors de la mise en mouvement des dispositifs électroniques portatifs. Dans ce cas, les signaux vocaux peuvent être inclus dans les vecteurs caractéristiques pour entraîner le modèle d’apprentissage automatique. Ensuite, lors de l’utilisation du modèle d’apprentissage automatique pré-entrainé, l’utilisateur pourra ouvrir ou fermer l’accès au véhicule routier en produisant le signal vocal enregistré.
Dans un autre exemple, le véhicule routier peut être remplacé par toute entité permettant de réaliser, sans contact, un contrôle d’accès ou de sortie, tel qu’une porte, un portique, un tourniquet. Dans ce cas, il suffira d’intégrer les caractéristiques techniques du véhicule routier, décrites plus haut, dans l’entité concernée.

Claims

REVENDICATIONS
1. Système informatique (100) pour entraîner un modèle d’apprentissage automatique (200) destiné à l’inhibition d’attaque par relais, le système comprenant : une pluralité de premiers dispositifs électroniques portatifs (110), chacun étant prévu pour être porté par un utilisateur et chacun comprenant :
o un premier émetteur récepteur sans fil (111) pour émettre un signal de balise, et
o un premier module d’acquisition (112) pour acquérir, au cours d’au moins une session d’acquisition, des signaux relatifs aux mouvements du premier dispositif électronique portatif,
au moins un premier véhicule routier (120) comprenant :
o un deuxième émetteur récepteur sans fil (121) pour recevoir le signal de balise, et
o un premier processeur (122) pour ouvrir ou fermer, sans contact, au moins un accès du premier véhicule routier en fonction du signal de balise,
Le système étant caractérisé en ce qu’il comprend en outre : un serveur d’apprentissage automatique (130) pour entraîner le modèle d’apprentissage automatique à partir des signaux provenant des modules d’acquisition, le serveur d’apprentissage automatique étant prévu pour :
o obtenir les signaux générés par chaque premier module d’acquisition, en réponse à une mise en mouvement du premier dispositif électronique portatif associé, par l’utilisateur, lorsque le premier processeur ouvre ou ferme l’accès du premier véhicule routier,
o calculer, pour chaque session d’acquisition, un vecteur de direction du premier dispositif électronique portatif, à partir des signaux acquis, o associer, pour chaque session d’acquisition, le vecteur de direction avec une première information prédéfinie qui est soit indicative du déplacement du premier dispositif électronique portatif en direction du premier véhicule routier, soit indicative du déplacement du premier dispositif électronique portatif en direction opposée au premier véhicule routier, o créer, pour chaque session d’acquisition, un vecteur caractéristique à partir des signaux acquis et de la première information prédéfinie, et o appliquer un algorithme de classification supervisé au modèle d’apprentissage automatique en fonction de tout ou partie des vecteurs caractéristiques.
2. Système informatique selon la revendication 1 , dans lequel la mise en mouvement comprend un geste d’engagement du premier dispositif électronique portatif réalisé par l’utilisateur, le serveur d’apprentissage automatique étant en outre prévu pour ajouter, à chaque vecteur caractéristique, une deuxième information prédéfinie qui est indicative d’un type de geste d’engagement réalisé par l’utilisateur.
3. Système informatique selon l’une des revendications 1 à 2, dans lequel le serveur d’apprentissage automatique est en outre prévu pour ajouter, à chaque vecteur caractéristique, une troisième information prédéfinie qui est indicative d’une localisation prédéfinie, sur l’utilisateur, du premier dispositif électronique portatif associé.
4. Système informatique selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel le serveur d’apprentissage automatique est en outre prévu pour : extraire, pour chaque session d’acquisition, des informations de fréquence à partir des signaux acquis, et
ajouter, à chaque vecteur caractéristique associé, les informations de fréquence.
5. Système informatique selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel chaque session d’acquisition est associée à au moins une fenêtre temporelle s’étendant sur une durée prédéterminée, le serveur d’apprentissage automatique étant en outre prévu pour ajouter, à chaque vecteur caractéristique, la durée prédéterminée.
6. Dispositif électronique portatif (310) prévu pour être porté par un utilisateur et comprenant : un troisième émetteur-récepteur sans fil (311) pour émettre un signal de balise apte à ouvrir ou fermer, sans contact, au moins un accès d’un second véhicule routier (320),
un second module d’acquisition (312) pour acquérir, au cours d’au moins une session d’acquisition, en réponse à une mise en mouvement du premier dispositif électronique portatif, par l’utilisateur, des signaux relatifs aux mouvements du dispositif électronique portatif,
Le dispositif étant caractérisé en ce qu’il comprend en outre :
un deuxième processeur (313) pour : o appliquer, à l’entrée d’un modèle d’apprentissage automatique préentraîné (200’) par un système informatique selon l’une des revendications 1 à 5, les signaux provenant du second module d’acquisition, de sorte à obtenir, en sortie du modèle d’apprentissage automatique préentraîné, une première information prédéfinie, la première information prédéfinie étant soit indicative du déplacement du dispositif électronique portatif en direction du second véhicule routier, soit indicative du déplacement du dispositif électronique portatif en direction opposée au second véhicule routier, et
o ajouter la première information prédéfinie au signal balise.
7. Dispositif électronique portatif selon la revendication 6, dans lequel le deuxième processeur est en outre prévu pour : extraire des informations de fréquence à partir des signaux acquis, et appliquer, à l’entrée du modèle d’apprentissage automatique préentraîné, les informations de fréquence.
8. Dispositif électronique portatif selon l’une des revendications 6 à 7, dans lequel la session d’acquisition est associée à au moins une fenêtre temporelle s’étendant sur une durée prédéterminée, le deuxième processeur étant en outre prévu pour appliquer, à l’entrée du modèle d’apprentissage automatique préentraîné, la durée prédéterminée.
9. Système informatique ou dispositif électronique portatif selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le premier module d’acquisition comprend au moins un capteur d’un groupe comprenant, un accéléromètre, un accéléromètre linéaire, un gyroscope, un capteur de gravité, un capteur d’orientation, un pédomètre ou toute combinaison de ceux-ci.
10. Véhicule routier (320) comprenant : un quatrième émetteur récepteur sans fil (321) pour recevoir un signal de balise émis par un dispositif électronique portatif (310) tel que défini selon l’une des revendications 6 à 9, et
un troisième processeur (322) pour traiter le signal de balise et ouvrir ou fermer, sans contact, au moins un accès du véhicule routier lorsque le signal de balise comprend une première information prédéfinie, une deuxième information prédéfinie et/ou une troisième information prédéfinie, la première information prédéfinie étant soit indicative du déplacement du dispositif électronique portatif en direction du véhicule routier, soit indicative du déplacement du dispositif électronique portatif en direction opposée au véhicule routier, la deuxième information prédéfinie étant indicative d’un type de geste d’engagement du dispositif électronique portatif réalisé par l’utilisateur, la troisième information prédéfinie étant indicative d’une localisation prédéfinie, sur l’utilisateur, du dispositif électronique portatif.
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