LINEヤフーの研究開発

その他 (国内) スマートフォンにおける耐模倣性向上を目指したパッシブ認証学習手法の提案

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14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20回日本データベース学会年次大会） (DEIM 2022)

2022.2.27

近年，スマートフォンのセキュリティ性向上のため，顔認証や指紋認証に代表される標準的な認証に 加えてタッチストロークを利用したパッシブ認証の導入が検討されている．タッチストロークを利用したパッシブ 認証は，スマートフォンの操作性を損ねない一方で，画面の覗き見による模倣攻撃のリスクが報告されている．著 者らの先行研究では，訓練データに第三者による模倣データを含めて学習を行うことで，模倣攻撃への耐性が得ら れることを確認した．しかし，実運用を想定した場合，模倣データを取得することは困難である．そこで本研究で は，模倣はデータの類似性を高める行為であるという前提のもと，あらかじめ訓練用に用意した第三者のストロー クデータについて誤認証率を算出し，誤認証率に基づいて学習を行う新たなパッシブ認証の学習手法を提案する． 23 人分のデータを用いた評価実験の結果より，学習させるストローク操作の種類を増やし，本人として誤認証しや すいユーザのデータをオーバーサンプリングして拡張する手法が，誤認証率および耐模倣性の観点から有効である ことを確認した．

Paper : スマートフォンにおける耐模倣性向上を目指したパッシブ認証学習手法の提案 （外部サイト）