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J-GLOBAL ID：201702222225104840   整理番号：17A1645492

適応ニューロ-ファジィ推論システムに基づくモバイルデバイスのための連続陰的認証【Powered by NICT】

Continuous implicit authentication for mobile devices based on adaptive neuro-fuzzy inference system

著者 (4件)： Yao Feng (Centre for Secure Information Technologies (CSIT), Queen’s University Belfast, Belfast, BT3 9DT, Northern Ireland, UK) ,  Yerima Suleiman Y. (Centre for Secure Information Technologies (CSIT), Queen’s University Belfast, Belfast, BT3 9DT, Northern Ireland, UK) ,  Kang BooJoong (Centre for Secure Information Technologies (CSIT), Queen’s University Belfast, Belfast, BT3 9DT, Northern Ireland, UK) ,  Sezer Sakir (Centre for Secure Information Technologies (CSIT), Queen’s University Belfast, Belfast, BT3 9DT, Northern Ireland, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Cyber Security  ページ： 1-7  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： モバイル機器は現代生活に欠かせないものになったとして,移動セキュリティはますます重要になっている。従来のパスワードやPINのような入口場所のセキュリティ対策がユーザビリティに対するスコア低,力ずくと他のタイプの攻撃に対して脆弱である。移動セキュリティを改善するために,適応ニューロ-ファジィ推論システム(ANFIS)に基づく陰的認証システムは連続,透明なやり方で認証を提供するために本論文で提案した。陰的認証システムのANFISの適用性と能力を説明するために,実験は,異なるAndroidユーザから12週間まで収集された行動データに行った。敵対者を検出するためにANFIS型CCシステムの能力は,知識のレベルを変化させた攻撃者を含むシナリオで試験した。結果はANFISは平均95%ユーザ認識率の陰的認証のための実現可能で有効な方法であることを実証した。,陰的認証のためのANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inferenceシステムの使用は,その自己学習能力のために,マニュアルチューニングと構成作業を有意に減少させた。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： セキュリティ ,  安全対策 ,  *認証 ,  適応性 ,  パスワード
準シソーラス用語： 自己学習 ,  認識率 ,  攻撃者 ,  敵対者 ,  アンドロイド ,  認証システム ,  スコア ,  *モバイルデバイス ,  *適応ニューロ-ファジィ推論システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 放射,大気光学  (DC05080C) ,  太陽エネルギー  (LB03030Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 適応ニューロ-ファジィ推論システム ,  モバイルデバイス ,  認証