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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－
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