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J-GLOBAL ID：201702216016398703   整理番号：17A0379364

対ユーザ結合を用いたキーストローク動力学による個人識別【Powered by NICT】

Person Identification by Keystroke Dynamics Using Pairwise User Coupling

著者 (2件)： Mondal Soumik (Norwegian Information Security Laboratory, Norwegian University of Science and Technology, NO-2802, Gjo/vik, Norway) ,  Bours Patrick (Department of Information Security and Communication Technology, Norwegian University of Science and Technology, NO-2802, Gjo/vik, Norway)
資料名： IEEE Transactions on Information Forensics and Security  (IEEE Transactions on Information Forensics and Security)
巻： 12  号： 6  ページ： 1319-1329  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1570A  ISSN： 1556-6013  CODEN： ITIFA6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サイバースペースにおける増加脆弱性のために,セキュリティ単独は破壊を防ぐのに十分ではないが,サイバー科学捜査またはサイバー知能はまた,将来の攻撃を防ぐためにまたは潜在的攻撃者を同定するために必要である。キーストローク動力学のバイオメトリックデータ収集の非侵襲的および潜在的性質はサイバー科学捜査またはサイバー知能における利用のための高い可能性を有している。本論文では,キーストロークダイナミックスの有用性者同一性を確立することを研究した。キーボード上のタイピング時者を同定するための三つの方式を提案した。提案した対ユーザ結合法との組合せで種々の機械学習アルゴリズムを使用し,各分離技術の性能だけでなく,二以上の両方を結合した時の性能を示した。特に,ボトム-アップ木構造方式の対ユーザ結合が最良の性能,精度と時間複雑性に関するの両方を与えることを示した。提案手法は,キーストロークデータを用いて検証した。しかし,これらの手法は他のパターン識別問題に適用することが同様にできた。もキーストローク動力学を用いて個人識別のための設定最適化特徴を研究した。最後に,ユーザ,正常な挙動とは異なり,片手だけでタイプするときに,同定システムの性能を検討し,性能は,最適ではないことを示し,期待されるた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 学習アルゴリズム ,  最適化 ,  仮想空間 ,  木構造 ,  キーボード ,  データ収集 ,  IDシステム ,  *パターン分類
準シソーラス用語： 複雑性 ,  タイピング ,  攻撃者 ,  フォレンジックス ,  脆弱性 ,  *個人認証 ,  *キーストローク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (3件)： キーストローク ,  動力学 ,  個人識別