移动互联网的快速普及和物联网（IoT,Internet of Things）的快速发展使得用户与设备之间、设备与设备之间的安全认证变得非常重要。一方面,随着移动互联网的普及,越来越多的人利用移动终端在网络上发布自己的照片和视频,这些在网络上流传的二维影像容易被攻击者获取,可以用来入侵普遍应用的二维人脸识别系统,这给用户使用权限认证带来了很大的威胁^[1]。另一方面,轻量级协议和低功耗射频技术的发展使得IoT设备可以方便的应用在日常生活中,然而缺乏复杂安全协议的最小系统设计也使IoT设备在认证过程中容易遭受攻击^[35]。基于以上问题,我们提出利用声音信号和无线信号的散射特征分别解决以上的两个问题,具体如下:首先,人脸识别系统广泛使用在智能终端的用户使用权限认证系统中,如何解决利用网络上的照片或视频攻击人脸识别系统是一个重要的问题。我们提出有效的实时认证系统来增强人脸识别有效防御基于多媒体的攻击。具体来讲,我们利用声音信号来区分不平坦的立体人脸和平整的照片。我们从经过人脸的散射信号中提取出有效的目标信号,通过相似性估计方法来区分真实的人脸和照片。该实时认证系统仅需要低成本的麦克风和扬声器,可以很容易的应用在多种场景中。实验结果表明在不同的攻击方式和不同等级环境噪声存在的情况下,该系统准确率超过96%。此外,IoT设备之间经常需要匹配和数据传输,如何解决IoT设备由于缺乏复杂安全协议容易遭受攻击是一个需要考虑的问题。我们提出一种轻量级系统来防御攻击,这个方法的关键是通过布置背向散射标签人为产生多径散射信号,通过提取信号的散射特征,识别信号到达的位置,从而检测到威胁。在不同的环境中利用USRP和背向散射标签测试系统性能,实验结果表明即使攻击者距离合法设备20厘米时,具有3个背向反射标签的系统可以防御97%的欺骗攻击,与此同时仅有7%的误警率。综上所述,本文研究了用户使用权限认证和设备认证中存在的不安全问题,并提出有效的解决方案,对于信息的安全保护有重要意义。