发表机构
University of California, Merced（加利福尼亚大学默塞德分校）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。AI 中文总结
该研究针对移动代理驱动的多因素认证自动化引发的因素崩溃问题，提出模块化流水线完成全部10项授权MFA工作流，开发基于运动的Android风险信号区分人类与代理登录，证实因素崩溃并推动物理交互传感的应用。
AI 中文摘要
移动代理通过解析界面、与应用交互及协调跨应用工作流来自动化智能手机任务，该能力挑战了基于密码的多因素认证（MFA）所假设的人中介分离，引发因素崩溃：有效认证因子在单一自主环境中被组合。我们的模块化流水线完成全部10项授权MFA工作流，而两个单代理基线分别仅完成3/10和6/10。我们还开发了一种基于运动的Android风险信号，可区分人类与代理驱动的登录，在116次试点会话中，桌面测试准确率达98.4%，手持测试准确率达92.6%。这些结果证实了因素崩溃的存在，并推动将物理交互传感作为用户存在的补充证据。
英文摘要
Mobile agents automate smartphone tasks by interpreting interfaces, interacting with apps, and coordinating cross-app workflows. This capability challenges the human-mediated separation assumed by passcode-based MFA, creating factor collapse: valid authentication factors are combined within one autonomous environment. Our modular pipeline com- pletes all 10 authorized MFA workflows, compared with 3/10 and 6/10 for two single-agent baselines. We also de- velop a motion-based Android risk signal that distinguishes human- from agent-driven logins with 98.4% table-top and 92.6% hand-held accuracy across 116 pilot sessions. These results demonstrate factor collapse and motivate physical- interaction sensing as complementary evidence of user pres- ence.
