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J-GLOBAL ID：202202291137566354   整理番号：22A0457445

EYEDi:スクリーンショット攻撃を防止するためのあなたの符号化可能歪画像推定のグラフィカル認証方式【JST・京大機械翻訳】

EYEDi: Graphical Authentication Scheme of Estimating Your Encodable Distorted Images to Prevent Screenshot Attacks

著者 (4件)： Kawamura Takayuki (Graduate School of Science and Technology, University of Tsukuba, Tsukuba, Japan) ,  Ebihara Tadashi (Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba, Tsukuba, Japan) ,  Wakatsuki Naoto (Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba, Tsukuba, Japan) ,  Zempo Keiichi (Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba, Tsukuba, Japan)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 2256-2268  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： グラフ認証スキームは,従来のパスワードより記憶できる利点を有する。いくつかの画像歪法が,超肩攻撃(OSAs)のリスクを防ぐために提案されているが,これらの方法は,キー画像が各時間と同じように,カメラ記録攻撃を防止できない。本研究では,推定Your Encodable Distorted Distor(EYEDi)と名付けた様々な歪画像を生成するグラフィカル認証方式を提案した。EYEDiは元の画像にいくつかの画像処理フィルタを適用することにより歪画像を生成する。さらに,EYEDiは認証データに基づいて適切な画像処理フィルタ強度を推定する。攻撃抵抗を測定するために,20人の参加者が3種類の攻撃(OSA,カメラ記録攻撃,およびスクリーンショット)300回を,それぞれ既存の方法とEYEDiを用いて実行した。すべての3つのタイプの攻撃の分類誤り率は,EYEDiが正当なユーザと攻撃者の間でより低い分類誤り率を有することを示した。特に,最も厳しい脅威モデルであるスクリーンショット攻撃に対して,既存の方法は,完全に破壊され,一方,EYEDiは,攻撃を10%の分類精度で防止した。この結果は,EYEDiが認証時間における差異と防御性能における簡単な改良を用いてスクリーンショット攻撃者を除去できることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： カメラ ,  画像歪 ,  誤り率 ,  パスワード ,  *認証 ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： 防衛 ,  分類精度 ,  画像処理フィルタ ,  *ひずみ画像 ,  攻撃者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： スクリーン ,  ショット ,  攻撃 ,  符号化 ,  歪画像 ,  推定 ,  認証