鼠标6个率？采样率、分辨率、回报率、轮询率、刷新率、采样频率

前言

上文回顾大屏加键鼠，吃鸡更容易！用电脑玩《和平精英》《PUBG MOBILE》

有游戏爱好者，姓李名黑，字游丝，号湖边居士，学习后暗喜，赶快下载模拟器，结果还是被虐了，气得晚上只吃了二两素面。不服气，第二天又去刚枪，鼠标都快按瘪了，还是被秒，长叹一声，在墙上写下了“问君能有几多愁，恰似一腔弹雨人边流......”的非著名诗句。

李黑眼巴巴地看着对手“指哪打哪”，内心十分羡慕，来找站长诉苦：”人体描边大师的奖牌屋子里都快堆满了....."

"湖边兄，在激烈地FPS游戏中，胜负往往就在毫秒之间，要练成人枪合一绝技，你得选一个专业游戏鼠标。“

”是不是很贵？“

”并不贵，入门款的几十元，不过最好先了解一下鼠标的分辨率、采样率、回报率、轮询率、刷新率、采样频率.....”

“这么多率！算了，我还是回家去胡编几句诗容易些。”

正文

普通游戏鼠标和专业游戏鼠标的区别

一般来说，具有分辨率（CPI/DPI）调整功能的就可以算做游戏鼠标。专业游戏鼠标具有五大特征——不仅可以调整分辨率，还可以调整回报率、加速度、具备侧键，自定义按键（鼠标宏），这五大特征就如同”中山装、平头、黑皮鞋、白衬衣、晴天拿把雨伞”，一看就知道是专业人士，不要去惹。

注：专业游戏鼠标通常是指”为游戏而设计，具备专业设置功能的鼠标“。不能理解为是打职业比赛的鼠标，自定义按键在比赛中属于作弊，在比赛中是禁用的，因此一些专业比赛鼠反而不带宏功能，如ZOWIE GEAR，不仅没有宏，连光效也没有，以免分散选手的注意力。

”X档变速鼠标“，就是指鼠标的分辨率（又称为采样率）可调。

鼠标分辨率有两种叫法，有些品牌鼠标用“DPI”，有些则用 “CPI”。

CPI（count per inch）是衡量鼠标传感器灵敏度的指标，指每移动1英寸（约2.54厘米），其光学传感器所能接收到的坐标数量，也称为“采样率”。描述鼠标灵敏度还有一个指标是DPI（dots per inch，每移动一英寸的点数），DPI常用于描述打印机的分辨率。由于不少鼠标厂家默认其每次位移信号对应一个点，因此CPI和DPI二者虽然含义不同，但实际上已经通用。

例如一款鼠标是800DPI，则意味着用户把鼠标移动一英寸，光学传感器会接收到反馈回来的800个不同的坐标点数据，并让鼠标箭头在屏幕上移动800个像素点，可以说它的分辨率（或采样率）是800DPI（CPI）都行。

DPI并不是越大越好。在激烈的对抗中，快速转身、移动需要较高灵敏度，但是如果换成狙击，会发现开镜瞄准太飘，灵敏度高了刹不住车，因此，“能变速”是对游戏鼠标的基本要求。现在，低端的游戏鼠标30元左右就能买到，变速范围一般在800~4000DPI之间。职业选手使用800~1600DPI居多，过高的DPI（如1万+）目前意义不大。

五大特征之——回报率可调

鼠标回报率（又称为轮询率）是鼠标的MCU（微控制单元）与电脑的传输频率，常见的回报率为125Hz，即MCU每8ms向电脑发送一次数据，500Hz则是每2ms发送一次，1000Hz是每1ms发送一次，也称为1ms响应。

回报率越高，对CPU占用也越高，站长做了个小实验。

i3-4130（双核四线程）在WIN7桌面下快速晃动鼠标，回报率125Hz时，CPU可升到约3%，500Hz约7%，1000Hz约12%。

锐龙R5-3600（六核十二线程）在WIN10桌面下快速晃动鼠标，回报率125Hz时，CPU约1%，回报率设置到500Hz和1000Hz时最高升到约2%。

i5-9400F（六核）运行游戏，分别用125Hz和1000Hz，观察到CPU的占用并没有明显提升。

因此，六核以上处理器，不用担心回报率高的CPU占用问题。

五大特征之——加速度可调

早期鼠标DPI值很低，很多鼠标只有400~500DPI，即使是15液晶显示器（分辨率1280X1024），要把光标从屏幕左边移动到右边，按500DPI计算，鼠标移动的距离为：

1280/500X2.54=6.5厘米，这样手会很累。

于是，就出现了加速度，其目的就是让鼠标箭头跑得更快，灵敏度更高。

控制面板-鼠标-指针选项，里面有个”提高指针精确度“，这是系统提供的鼠标加速度开关。

加速度是一柄双刃剑，它可以让鼠标更灵活，但在激烈的游戏中，并有时并不会”提高精确度“，相反会加大瞄准的难度，有些玩家会选择关闭加速度。此选项默认值为开启，是否关闭因人而异，据说有些职业高手也是开了加速度的。

鼠标的速度参数有两个：最大追踪速度（单位是IPS）和加速度（单位是G）

IPS（Inches Per Second） 指每秒移动的英寸数，如果玩家移动鼠标的速度超过这个值，传感器将不能识别，会出现“跳帧”。

例如蝰蛇标准版的参数这样标注：220IPS/30G，220IPS是表示该鼠标的最大追踪速度值，30G为最大加速度值。

五大特征之——侧键和自定义按键

专业游戏鼠标能自定义按键，设置好后，只按一个键，就能完成某个指定的（或者一系列的）操作。完成一系列的操作又称为“鼠标宏定义“。有侧键的鼠标不一定能自定义，而能自定义的鼠标必然有侧键。

自定义按键对实战有很大帮助。例如：在激烈的刚枪中，一个弹夹很快就打完了，此时，正常换弹需要大约三秒，而换枪只需一秒，就这两秒之差，足以决定是”血溅沙场“还是”凯旋而归“。

在《和平精英中》，两把枪分别对应数字键1和2，按传统操作，如果先用1号武器，左手按一下数字键2即可换枪。然而，由于角色的身体需要始终保持移动状态，三根手指处于忙碌之中（上图），如果停下来按2，常常会慌乱出现误按。

此时，我们可以用鼠标换枪，轻松实现两把枪连续开火。

这款鼠标有8个键，均能自定义。7号侧键默认是灯光开关。站长将7号侧键定义为”数字键2“。在刚枪的时候，先使用数字1对应的枪，一个弹夹打完后，用右手的无名指立刻触碰一下侧键，就可以瞬间换到2号武器。这样的好处是左手三个手指不离键盘（让角色处于移动状态，不易被对方击中），换枪准确及时，实战胜率大大提升。

对普通游戏玩家来说，调整加速度、回报率等，可能带来的”红利“不怎么大，但自定义按键的作用就太明显了，站长只定义了一个单键，都感觉技术提升了半个档次。

刷新率

衡量鼠标性能的参数中，除了上面的分辨率（或称采样率） 、回报率（或称轮询率、报告率等） ，还有一个刷新率（又称为采样频率 ，注意和采样率不同。采样率和采样频率是一般情况下属于同义词，但在鼠标参数中，二者含义不同。）

刷新率是鼠标光学引擎每秒对鼠标底部（鼠标垫）连续拍照的次数，单位是：帧/秒（FPS，Frames per second）。

综上，一共有这么多个“率”，实际上就对应三个不同的参数，容易弄混。

光学鼠标是通过连续拍摄鼠标垫，分析拍摄的图像差别来确定位移的。如果把鼠标看做一个人拿着相机边跑边拍摄，分辨率类似于这个人跑的速度，刷新率相当于这个人用手按快门的速度，回报率就是相机把照片传给电脑的速度。

现在的专业游戏鼠标中，通常只能看到采样率、速度（包括IPS和加速度）等参数，极少标注刷新率。

结束语

人类大脑的进化速度远远没有科技发展的速度快，现在高端鼠标引擎性能”严重过剩“，低的10000DPI，稍不留神还有16000的，别说游戏了，就是用4K显示器办公，这么高的DPI，鼠标”灵敏得要哭“。最高速度值也吓人，高的有450IPS，这意味着鼠标可以承受手速每秒移动1143cm，相当于11.43米.....因此，选购游戏鼠标时，不能只看性能参数，手感、重量、大小、按键等因素也十分重要。

听了介绍， 湖边居士恍然大悟——原来小小鼠标里，竟然包含有B门，还可以自定义按键，难怪打不过。

应湖边兄的要求，站长筛选了一些高性价比游戏鼠标，将在下期为大家介绍。

你的手机窃听准确率可达90%，这个安全漏洞如何堵？

通过智能手机内置的加速度传感器实现的窃听十分隐蔽。然而一旦发生在现实中，这种行为就涉嫌违法。对于手机厂商来说，一种相对可行的防御办法是，限制手机内置加速度传感器的采样率

文|《财经》记者 黄姝静

编辑|鲁伟

智能手机被曝又多了一个可能泄露用户隐私的隐秘渠道。

近日，浙江大学网络空间学院院长任奎团队、加拿大麦吉尔大学、多伦多大学研究团队共同发表了一项聚焦智能手机窃听攻击的研究成果：智能手机App可在用户毫不知情时，利用手机内置的加速度传感器实现对用户语音的窃听，且准确率达到90%。

与麦克风、摄像头这些公众相对熟知、可能获取个人敏感信息的硬件不同，加速度传感器对很多人来说较为陌生。这个内置在手机中的硬件，常用于跟手机运动相关的测量，比如计步、辅助定位等等。

上述研究发现，在无需系统特别授权的情况下，智能手机App通过加速度传感器采集手机扬声器所发出声音的振动信号，就可实现窃听。

这意味着，通过智能手机内置的加速度传感器实现的窃听十分隐蔽。然而一旦发生在现实中，这种行为就涉嫌违法。与2019年引起舆论质疑的"外卖软件是否在监听用户"事件相似，研究团队发现的这起智能手机的全新安全漏洞将公众拖入又一轮隐私泄露的担心之中。

"窃听风云"会在现实社会中上演吗？

"现在全球几十亿部手机，理论上都能够通过这种方式被窃听。在很长一段时间里，它都会是一个比较现实的威胁。"任奎告诉《财经》记者。

一位来自知名手机厂商的人士对《财经》记者表示，对于手机厂商来说，一种相对可行的防御办法是，限制手机内置加速度传感器的采样率。同时，该人士提醒，"窃听"是在实验室完成的，在现实中可能还较难被利用。

前述研究团队也在论文中提出了多种防御办法，包括"限制采样率"、"在采样率异常时及时通知用户"等等。

中国电子技术标准化研究院信息安全研究中心审查部总监何延哲对《财经》记者分析：尽管表面上看来，攻击者仅仅收集了加速度传感器的相关信号，但本质上，攻击者是通过上述方式收集和还原了用户的个人信息。这种做法并未征得用户同意，明显构成违法，甚至可能构成犯罪。"应该明确的是，现有的法律规范框架足以对前述可能出现的违法行为进行有效规制。"

一个被首次证实的安全漏洞

加速度传感器是目前智能手机中普遍配置的硬件之一。

前述研究指出，以前手机内置的运动类传感器往往被认为窃听威胁较小，唯一公开被证明可行的方式是使用智能手机陀螺仪来窃听放在同一张桌子上的扬声器。任奎表示，传统上，加速度传感器一般被认为不会和敏感信息挂钩。

这次的研究成果首次证明，在特定条件下，通过加速度传感器振动信号的收集，可以将语音较准确地还原出来，因而值得警惕。"鉴于目前安卓系统和IOS系统（苹果公司开发的移动操作系统）中应用程序调用加速度传感器不需要特殊授权，对于普通用户而言，窃取信息的可能是任何一款间谍APP。"

目前很难用其它的传感器来替代加速度传感器。它的功能在于检测手机在各个方向的加速度信息，比如通过加速度传感器来检测手机的重力方向，APP可以获取用户对手机的握持姿势，以调整自己的页面布局，当用户将手机横过来时，APP会把手机正在显示的图片自动横置。另外，很多手机游戏也设计了基于重力感应的操控方式。加速度传感器还可用于检测手机的移动轨迹，以此判断用户的运动模式，用户每天运动步数的检测就是如此实现的。

任奎介绍，智能手机的加速度传感器与扬声器共享同一主板，且距离非常接近，因而后者的语音振动可以显著影响前者的数据表现，并被捕捉到。这种全新的攻击方式被命名为AccelEve（加速度传感器窃听）。完成数据采集后，研究者建构起一种新的深度学习系统，该系统通过训练和学习，可以从加速度信号中识别和还原语音内容，从而获取包括用户隐私在内的多种信息。

研究团队从实验案例中获得的几个数据尤其值得关注。在一项语音识别敏感词搜索实验中，研究人员从四名志愿者处收集了200个短句，每个短句包含实验划定的8个敏感词中的1个-3个。结果显示，识别模型对8个敏感词的识别正确率平均可达90%以上。

不过，现实环境更加复杂，不同的噪声是否会对这种信号的收集与识别还原造成较大影响？

为此，研究者分别测试了在三种不同的嘈杂环境中采集的音频数据：有人说话的实验室、播放音乐的酒吧和嘈杂的公交车站。在这三种环境下，手机播放的音频信号中存在着不同强度的噪声。在前两个噪音相对较弱的环境中，识别模型的准确率达到了80%以上；在嘈杂的公交车站这类高噪声环境，由于自动算法难以完美区分语音信号和突发的环境噪声，识别精度会降低到50%左右。经人工将不纯噪音的部分剔除掉之后，识别模型在高噪音环境下依然达到了78%的准确率。

因此，研究团队认为，这说明识别模型对环境噪声具有很强的适应性。由于所作出的攻击在大多数环境下都能达到较高的精度，并且在高噪声环境下很少有人会打电话，故而研究者认为窃听攻击是可行的。

实验还对8款不同年份的智能手机分别进行了测试。一个非常明显的趋势是：随着智能手机的不断迭代，加速度传感器的实际采样率迅速增加。对于2017年后发布的高端智能手机，它们的加速度计采样频率已经超过400赫兹，这意味着，它们能够接收相当大范围的人类语音。

实验中用到的某国产品牌2018年发布的两款主要机型，其加速度传感器的采样率高达500赫兹，能够采集到高达250赫兹的频率分量。由于成人语音的最高基频只有255赫兹，这两款智能手机几乎可以覆盖成人语音的整个基频频段。

这表示，运动传感器信号收集带来的威胁将随着智能手机的不断迭代进一步加大。"语音隐私风险已经成为一个显著的问题，形势可能会愈来愈严峻。"任奎说。

华东政法大学数据法律研究中心主任高富平表示，手机内置加速度传感器本来是一种有益技术，但若被"坏人"利用，则有可能在用户不知情的情况下实现语音窃听。在智能手机及其APP应用普及的情形下，对国家安全和个人隐私都可能构成较大的威胁。此项研究对于网络通信安全领域是具有前瞻性意义的。

有办法堵住这个漏洞吗？

随着移动智能设备的普及、网络安全攻击事件的频频出现，公众对于隐私泄露的焦虑情绪愈演愈烈。人们关心的焦点在于，在实验室中被证实的攻击场景，是否可能成为现实中的违法行为？

任奎告诉《财经》记者，最新的成果说明这种攻击方式在原理上可行。但若要落到实践，会有大量的工程性细节需要完成，能否实现取决于实施者有多大的决心、资源，以及实践目的。"我们现在并不能排除有灰黑产实施过这种攻击，在地下网络世界，甚至网络武器库中，这种技术是否已经被发现不得而知。但从公开研究角度，这次还原和证明是首次。"

多位受访专家表示，此类攻击的技术门槛较高，操作起来并不容易。任奎称，实施者至少需要三方面的专业技术和知识：深度学习技术、语音信号处理技术，熟悉手机操作系统和编程知识。

前述一位来自知名手机厂商的人士认为，深度学习的模型训练需要一定的技术门槛，从实验条件看，在现实中可能还较难被利用。此外，该语音识别效果是基于单字符的成功率，实际用户信息若为连读，成功率会随着字符长度指数级降低。再者，训练出的具体模型，会受不同人和机器的差异影响，识别效果也可能因此变差。

尽管如此，任奎强调，"即使未来采用给软件打补丁的方式来进行防御，也难以保证现有的全部手机都去打补丁，所以这个安全漏洞在较长时间内都会存在。"此次研究直接指向移动端的硬件安全，作为制造和防御主体之一的手机厂商已在思考应对方式。

在任奎团队看来，可能的防御手段包括五种：第一，用户使用耳机或外放音箱来代替扬声器，在这种情况下播音设备和加速度传感器会在物理上被隔离，加速度传感器将无法采集到声音信号引起的振动；第二，限制手机加速度传感器的采样率，采样越密，能还原的信息精度越高，但这种方式很可能影响硬件基本功能和手机其他功能的实现，其间平衡较难把握；第三，加大扬声器和传感器的距离，但是考虑到手机制造成本和空间体积等方面的要求，这并不是一个很经济的解决方案，成本会非常高；第四，将加速度传感器的使用纳入到需要用户授权的范畴，以限制后台自启或手机APP自启；第五，当有应用程序在后台以高采样率收集加速度传感器读数时通知用户。

前述一位来自知名手机厂商的人士告诉《财经》记者，对于厂商来说，相对可行的是第二种方案，即保留表征运动特征所需要的低频信息，去掉包含音频特征的高频信息，不过相关方案还在实验测试中，具体情形还要看实验结果。这位人士表示，限制采样率需要技术团队对加速度传感器的控制代码进行算法调整，一般会以软件更新和系统更新的形式反馈到用户端。

在高富平看来，一旦这种隐蔽窃听手段成为现实，就可能需要升级有关软硬件标准，以确保通信和个人信息安全。"按照专家们预测，升级软硬件可能带来社会成本甚或使用不便，但是这是为确保安全必须接受的事实。"

就安全标准的制定，高富平指出，技术可以向善，也可以向恶，关键在于用技术做什么。"如果我们能够有效扼制非法窃听使用，那么大幅升级安全标准可能是不必要的。但是对于关键信息基础设施或涉及国家安全的应用，则需要在技术上有效地防范隐蔽的网络窃听。"

何延哲指出，现有的授权框架机制已然足够。"基础硬件使用权限往往都是开发者必需的，即便给用户选择权，最终结果也是为了正常使用App，不得不给，那么这样的提示不但无用，还可能加剧无谓的焦虑。要明确一点，这种窃听属于未经用户同意所进行的信息收集，定然是违法行为。这种违法的本质，不会因为是否将其纳入需要特别授权的敏感硬件范畴而改变。"

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