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J-GLOBAL ID：201802284102136140   整理番号：18A0028337

言語依存挑戦ベースキーストローク動力学【Powered by NICT】

Language dependent challenge-based keystroke dynamics

著者 (2件)： Bours Patrick (Department of Information Security and Communication Technology, Norwegian University of Science and Technology) ,  Brahmanpally Sukanya (Department of Information Security and Communication Technology, Norwegian University of Science and Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCST  ページ： 1-6  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： キーストローク動力学はパスワード認証を強化するための非侵襲的方法として用い,ユーザのタイピングリズムをチェックできる。固定パスワードは被害者のタイピング挙動を模倣するために学習しようとする可能性を攻撃者を与えるであろう。本稿ではユーザは,与えられた型(英語)語しなければならないとき,キーストローク動的(KD)システムの性能を調べた。あなたの母国語における単語が容易であり,外国語における困難な仮定のもとで,単位時間すると考えられる課題は一般的ではない英単語とき,そのような挑戦ベースKDシステムの性能が,利用者の母国語の単語を試験した。6種類の母国語背景を持つ参加者からデータを収集し,6言語の各で型ランダム8~12文字語を有していた。参加者もランダム英単語とランダムフランス語を分類した。英語はすべての参加者に身近な言語であると仮定したが,フランスは参加者に母国語ではなく,最もありそうなほとんどの参加者は,フランスにおける流暢なかった。解析言語依存語を用いてすべての英語挑戦ベースシステムに比べて挑戦ベースKDのより良い性能を与えることを示した。母国語における単語を用いた場合,その母国語に等しい母親舌の参加者の性能は全ての英語挑戦ベースシステムと比較して類似の性能を示したが,ネイティブでない話者であった母国語話者よりも有意に低いことをFMRを有していた。スペインまたはスロバキア長音を含む単語の文字配列天然テルグ語話者は1%以下のFMRを有することを見出した。も持続時間特徴は真のユーザを認識するために最良であることを見出したが,潜時の特徴は非天然偽者ユーザを認識する最高の性能を示した。Copyright 2018 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： フランス共和国 ,  単語 ,  パスワード ,  英語 ,  外国語 ,  スペイン ,  継続時間 ,  *言語 ,  フランス語
準シソーラス用語： 話者 ,  英単語 ,  母国語 ,  タイピング ,  パスワード認証 ,  *キーストローク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  聴覚  (EJ13030M)

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