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J-GLOBAL ID：201802236653745519   整理番号：18A1365338

オンライン学習を用いたアクティブ認証の実現-スマートフォンを対象として-

Realization of Active Authentication for Smart Phone by Using Online Learning

著者 (3件)： 石山雄大 (早稲田大 大学院基幹理工学研究科) ,  山名早人 (早稲田大 理工学術院) ,  山名早人 (国立情報学研)
資料名： 日本データベース学会和文論文誌(Web)  (DBSJ Japanese Journal (Web))
巻： 16-J  ページ： ROMBUNNO.18 (WEB ONLY)  発行年： 2018年03月 
JST資料番号： U0795A  ISSN： 2189-0374  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,スマートフォンの盗難・紛失によるデータ漏洩・不正アクセスの被害が増加している。この問題を防ぐために,アクティブ認証の研究が盛んに行われている。アクティブ認証とは,ユーザの行動から動きの癖などの特徴を抽出し継続的に認証する技術である。従来のアクティブ認証の多くはバッチ学習で構築した分類器を利用している。しかし,バッチ学習の場合,姿勢や持ち方の違いによる行動特徴の変化に対応することが難しい。そこで,本研究では行動特徴を逐次的に更新可能な分類器を構築することで,1)覗き見攻撃に強固,2)不正使用の早期検知が可能,3)行動特徴の変化にロバストなアクティブ認証システムを実現する。20人の評価実験の結果,19ストロークごとの認証間隔で1.8%のEER(等価エラー率)を達成した。(著者抄録)

シソーラス用語： 学習 ,  *認証 ,  *スマートフォン ,  行動科学 ,  コンピュータ ,  *特徴抽出 ,  情報 ,  投票 ,  実験
準シソーラス用語： アクティブ認証 ,  オンライン学習 ,  スマートホン ,  多数決投票 ,  特徴量 ,  評価実験 ,  分類機

分類 (1件)： 計算機利用技術一般  (JE01000C)

引用文献 (8件)：

• Wiedenbeck, Susan, et al. ′′Design and evaluation of a shoulder-surfing resistant graphical password scheme.′′ Proc. of the working Conf. on Advanced visual interfaces. ACM, pp. 177-184, 2006.
• Teh, Pin Shen, et al. ′′A survey on touch dynamics authentication in mobile devices.′′ Computers & Security, Vol. 59, pp. 210-235.
• Meng, Yuxin, and Duncan S. Wong. ′′Design of touch dynamics based user authentication with an adaptive mechanism on mobile phones.′′ Proc. of the 29th Annual ACM Symp. on Applied Computing. ACM, pp. 1680-1687, 2014.
• Shen, Chao, et al. ′′Touch-interaction behavior for continuous user authentication on smartphones.′′ 2015 Int’l Conf. on Biometrics (ICB). IEEE, pp. 157-162, 2015.
• Palaskar, Nikhil, et al. ′′Empirical Techniques to Detect and Mitigate the Effects of Irrevocably Evolving User Profiles in Touch-Based Authentication Systems.′′ 2016 IEEE 17th Int’l Symp. on High Assurance Systems Engineering (HASE). IEEE, pp. 9-16, 2016.

タイトルに関連する用語 (3件)： オンライン学習 ,  認証 ,  スマートフォン