論文の概要: Data-driven behavioural biometrics for continuous and adaptive user
verification using Smartphone and Smartwatch
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03149v1
- Date: Thu, 7 Oct 2021 02:46:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-09 07:04:41.275078
- Title: Data-driven behavioural biometrics for continuous and adaptive user
verification using Smartphone and Smartwatch
- Title（参考訳）: スマートフォンとスマートウォッチを用いた連続的および適応的ユーザ認証のためのデータ駆動行動バイオメトリックス
- Authors: Akriti Verma, Valeh Moghaddam and Adnan Anwar
- Abstract要約: 行動バイオメトリックスと多要素認証(MFA)をブレンドするアルゴリズムを提案する。
本研究では,モーションベースバイオメトリックスを用いてユーザの身元を検証するための2段階のユーザ検証アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent studies have shown how motion-based biometrics can be used as a form
of user authentication and identification without requiring any human
cooperation. This category of behavioural biometrics deals with the features we
learn in our life as a result of our interaction with the environment and
nature. This modality is related to change in human behaviour over time. The
developments in these methods aim to amplify continuous authentication such as
biometrics to protect their privacy on user devices. Various Continuous
Authentication (CA) systems have been proposed in the literature. They
represent a new generation of security mechanisms that continuously monitor
user behaviour and use this as the basis to re-authenticate them periodically
throughout a login session. However, these methods usually constitute a single
classification model which is used to identify or verify a user. This work
proposes an algorithm to blend behavioural biometrics with multi-factor
authentication (MFA) by introducing a two-step user verification algorithm that
verifies the user's identity using motion-based biometrics and complements the
multi-factor authentication, thus making it more secure and flexible. This
two-step user verification algorithm is also immune to adversarial attacks,
based on our experimental results which show how the rate of misclassification
drops while using this model with adversarial data.
- Abstract（参考訳）: 近年の研究では、モーションベースの生体認証が、人間の協力を必要とせずに、ユーザ認証や識別の形式として利用できることが示されている。
この行動バイオメトリクスのカテゴリは、環境と自然との相互作用の結果、私たちが人生で学んだ特徴を扱う。
このモダリティは、時間とともに人間の行動の変化に関連している。
これらの手法の開発は、生体認証などの継続的認証を増幅し、ユーザデバイス上のプライバシーを保護することを目的としている。
各種連続認証システム(CA)が文献で提案されている。
これらは、ユーザの振る舞いを継続的に監視し、ログインセッションを通じて定期的にそれを再認証する基盤として使用する、新しい世代のセキュリティメカニズムを表している。
しかし、これらの手法は通常、ユーザを識別または検証するために使用される単一の分類モデルを構成する。
本研究では、動作に基づくバイオメトリックスを用いてユーザの身元を検証し、マルチファクタ認証を補完する2段階のユーザ検証アルゴリズムを導入することにより、行動バイオメトリックスとマルチファクタ認証(MFA)をブレンドするアルゴリズムを提案する。
この2段階のユーザ検証アルゴリズムは,このモデルと逆データを用いて,誤分類の頻度がいかに低下するかを示す実験結果に基づいて,敵の攻撃にも影響を受けない。
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