美国宾汉姆顿大学和斯蒂文斯理工学院的研究人员发现，可穿戴设备可用于窃取用户的多种密码。
这两所大学的研究人员发表了题为《朋友还是敌人？可穿戴的设备暴露了你的个人识别码》的论文。
他们收集了来自可穿戴设备。
例如智能手表和运动手环中嵌入式传感器的数据，并利用计算机去破解个人的识别和密码。
首次尝试的破解成功率达到80%，而三次尝试后的成功率超过90%。
宾汉姆顿大学工程和应用科学学院计算机啊科学助理教授王艳表示：可穿戴设备能被攻破，攻击者可以恢复出用户手掌的运动轨迹，。
随后获得访问ATM记，电子门禁，以及用键盘控制的企业服务器密码。
这项研究的其他参与者还包括wang chen.guo xiaonan liu bo ,而负责人来自斯蒂文斯理工学院，该团队在与移动设备相关的信息安全和隐私保护项目中保持合作。
王艳表示：威胁真实存在，但方法可能很复杂，有两种攻击方法可以实现：内部攻击和嗅探攻击。
在内部攻击中，攻击者通过恶意软件访问手腕上可穿戴设备的嵌入式传感器。
恶意软件等待 用户访问基于密码的安全系统，并发回传感器数据。
随后，攻击者可以利用传感器数据去探测受害者的个人识别码。
攻击者也可以将无线嗅探设备设置基于密码的信息安全系统附近，窃取可穿戴设备发送给关联智能手机的传感器数据。
研究人员基于3中信息安全系统，包括ATM机，在是1个月时间里由20名成人用户，使用多种可穿戴设备进行了50000次密码输入测试。
利用可穿戴设备中加速计，陀螺仪和磁力计的数据，研究团队成功记录了毫米级的运动信息，而无论用户手掌处于什么姿势。
随后，利用“后向个人识别码序列干涉算法”，研究人员准备恢复了按键数据。
研究团表示，这是第一种利用可穿戴设备获取个人识别码，同时不需要任何环境信息的技术。
这项研究帮助外界了解，可穿戴设备究竟会带来什么样的信息安全风险。
目前，可穿戴设备的尺寸和计算能力还无法保证强大的安全措施，这也导致数据安全性更脆弱。
在当前的研究中，团队并未针对问题提出解决方案，不过他们表示，开发者可以向数据中人为加入：噪声，使黑客无法从数据中提取手掌运动信息，但仍额可以有效跟踪运动，研究团队还建议，在可穿戴设备和关联设备的操作系统之间进行更强的加密。
