論文の概要: Opportunistic Implicit User Authentication for Health-Tracking IoT
Wearables
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13705v1
- Date: Tue, 28 Sep 2021 13:18:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-29 19:23:02.212871
- Title: Opportunistic Implicit User Authentication for Health-Tracking IoT
Wearables
- Title（参考訳）: 健康管理型IoTウェアラブルにおけるオポチュニティな暗黙のユーザ認証
- Authors: Alexa Muratyan, William Cheung, Sayanton V. Dibbo, Sudip Vhaduri
- Abstract要約: 我々は,Oximeter デバイスから採取した血液酸素飽和率 SpO2 値の有用性を検討した。
25人の被験者のコホートから、SpO2の92%が、ペアのユーザを区別できることがわかった。
これらの結果は、他の生体認証とともにSpO2を使用して、ウェアラブルの暗黙的な連続認証を開発することを約束している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8352113484137629
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the advancement of technologies, market wearables are becoming
increasingly popular with a range of services, including providing access to
bank accounts, accessing cars, monitoring patients remotely, among several
others. However, often these wearables collect various sensitive personal
information of a user with no to limited authentication, e.g., knowledge-based
external authentication techniques, such as PINs. While most of these external
authentication techniques suffer from multiple limitations, including recall
burden, human errors, or biases, researchers have started using various
physiological and behavioral data, such as gait and heart rate, collected by
the wearables to authenticate a wearable user implicitly with a limited
accuracy due to sensing and computing constraints of wearables. In this work,
we explore the usefulness of blood oxygen saturation SpO2 values collected from
the Oximeter device to distinguish a user from others. From a cohort of 25
subjects, we find that 92% of the cases SpO2 can distinguish pairs of users.
From detailed modeling and performance analysis, we observe that while SpO2
alone can obtain an average accuracy of 0.69 and F1 score of 0.69, the addition
of heart rate (HR) can improve the average identification accuracy by 15% and
F1 score by 13%. These results show promise in using SpO2 along with other
biometrics to develop implicit continuous authentications for wearables.
- Abstract（参考訳）: テクノロジーの進歩により、銀行口座へのアクセス、車へのアクセス、患者の遠隔監視など、さまざまなサービスで市場ウェアラブルが人気を集めている。
しかし、これらのウェアラブルは、PINのような知識に基づく外部認証技術のように、認証に制限のないユーザーの様々な機密情報を収集することが多い。
これらの外部認証技術のほとんどは、リコールの負担やヒューマンエラー、バイアスなど、複数の制限に苦しめられているが、研究者は、ウェアラブルによって収集された歩行や心拍数などの様々な生理的および行動的データを使用して、ウェアラブルのセンサーや計算上の制約によって、暗黙的にウェアラブルユーザの認証を行う。
本研究では, オキシメータ装置から収集した血液酸素飽和spo2値を用いて, 利用者と他者を識別する方法について検討する。
25人の被験者のコホートから、SpO2の92%が、ペアのユーザを区別できることがわかった。
詳細なモデリングと性能分析から,SpO2単独で平均精度0.69,F1スコア0.69が得られるのに対し,心拍数(HR)の加算は平均識別精度15%,F1スコア13%向上できることがわかった。
これらの結果は、他の生体認証とともにSpO2を使用して、ウェアラブルの暗黙的な連続認証を開発することを約束している。
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