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J-GLOBAL ID：201702263680117280   整理番号：17A1396233

センサと文脈的機械学習を用いた陰的スマートフォンユーザ認証【Powered by NICT】

Implicit Smartphone User Authentication with Sensors and Contextual Machine Learning

著者 (2件)： Lee Wei-Han ,  Lee Ruby B.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： DSN  ページ： 297-308  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： スマートフォンユーザの認証が重要である多くの感受性のデータは,スマートフォンに貯蔵されているとスマートフォンも種々の雲データとサービスにアクセスするために使用されているからである。しかし,スマートフォンは容易に盗まれたまたは攻撃者が選択された。初期ログインを超えて,セキュリティに重要なサービスとデータにアクセスするための継続しているエンドユーザを再認証ことが非常に望ましい。そこで本論文では,行動特性に基づくスマートフォンユーザの陰的連続認証のための新しい認証システムを提案し,スマートフォンに組み込まれた普遍的に既にセンサを活用した。正当なスマートフォン所有者対他のユーザを識別するための新しい文脈ベース認証モデルを提案した。センサと特徴選択,機械学習技術,文脈検出と複数のデバイスの異なる設計代替案を備えた高認証精度を達成する方法を示した。本システムは,無視できるシステムオーバヘッドと2.4%以下の電池消費で98.1%の精度で優れた認証性能を達成することができる。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： *スマートフォン ,  特徴選択 ,  セキュリティ ,  *センサ ,  *機械学習 ,  電池 ,  *認証
準シソーラス用語： 認証精度 ,  機械学習技術 ,  所有者 ,  認証システム ,  エンドユーザ ,  ログイン ,  攻撃者 ,  *利用者認証 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 移動通信  (ND08030H) ,  計算機網  (JC03000K) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (4件)： 文脈 ,  機械学習 ,  スマートフォン ,  ユーザ認証