Publications

OTHERS (DOMESTIC) パッシブ認証の精度向上を?指した模倣データ?動?成 -スマートフォンを対象として-

工藤 雅士 (早稲田大学), 髙橋 翼, 牛山 翔二郎 (早稲田大学), 山名 早人 (早稲田大学)

第13回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(第19回日本データベース学会年次大会) (DEIM 2021)

March 01, 2021

近年,スマートフォンの認証においてタッチストロークを利用したパッシブ認証が注目を集めている. タッチストロークを利用した認証は,認証のために特別な行動を要求しない一方で,第三者によるなりすましの危 険性が報告されている.著者らの先行研究では,画面の覗き見によるストローク操作の模倣が,ストローク認証に おいて脅威になり得る可能性を確認した.また,模倣による誤認証を防ぐ手法として,あらかじめ模倣データによ り学習器を訓練する手法が有効であることを確認した.しかし,実運用を想定した場合,第三者による模倣データ を用いて学習器を訓練することは困難である.そこで本研究では,模倣データを VAE(Variational AutoEncoder)を用 いて自動生成し,自動生成された模倣データを学習に用いる手法を提案する.評価実験では,模倣者と被模倣者の ストロークデータセットを基に構築した模倣データ自動生成モデルで模倣データを生成し,生成した模倣データを 用いて EER による認証精度の評価を実施した.評価の結果,学習器の訓練時に実際の模倣データの代用として,自 動生成した模倣データが使用可能であることを明らかにした.一方で,「ストローク操作の模倣」という行為をモデ ル化するためには,モデル構築用データの拡張や特徴量間の相関関係の学習など,さらなる改善の余地があること を確認した.

Paper : パッシブ認証の精度向上を?指した模倣データ?動?成 -スマートフォンを対象として-open into new tab or window (external link)