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脑计算接口 (BCI) 用于大量安全/隐私关键型应用，从医疗保健到智能通信和控制。可穿戴 BCI 设置通常涉及连接到移动设备的头戴式传感器，并结合基于 ML 的数据处理。因此，它们容易受到跨硬件、软件和网络堆栈的多种攻击，这些攻击可能会泄露用户的脑电波数据，或者在最坏的情况下将 BCI 辅助设备的控制权交给远程攻击者。在本文中，我们：(i) 从操作系统和对抗性机器学习的角度分析现有可穿戴 BCI 产品面临的全系统安全和隐私威胁；(ii) 介绍 Argus，这是第一个可减轻这些攻击的可穿戴 BCI 应用信息流控制系统。Argus 的领域特定设计导致在 Linux ARM 平台上实现轻量级实现，适用于现有的 BCI 用例。我们对现实世界的 BCI 设备（Muse、NeuroSky 和 OpenBCI）进行的概念验证攻击使我们在六种主要攻击载体堆栈中发现了 300 多个漏洞。我们的评估表明，Argus 在跟踪敏感数据流和限制这些攻击方面非常有效，并且内存和性能开销可接受（< 15%）。
增强可穿戴脑机接口的安全性和隐私性......
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