論文の概要: Hand Me Your PIN! Inferring ATM PINs of Users Typing with a Covered Hand

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08113v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 14:25:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 17:37:50.297923
• Title: Hand Me Your PIN! Inferring ATM PINs of Users Typing with a Covered Hand
• Title（参考訳）: ピンを渡せ! カバーハンドによるタイピングにおけるATMのPIN推定
• Authors: Matteo Cardaioli, Stefano Cecconello, Mauro Conti, Simone Milani, Stjepan Picek, Eugen Saraci
• Abstract要約: 欧州中央銀行(ECB)は2019年に1100億ドル(約1兆1000億円)以上の現金の引き出しと、欧州のATMへの取引の積み降ろしを報告した。 PIN機構はATMの近くに設置された隠しカメラを介して行われる肩掛け攻撃に対して脆弱である。 本稿では, タイピングハンドを片手でカバーする被害者が入力したPINを再構築する新たな攻撃法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.26006726271844
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated Teller Machines (ATMs) represent the most used system for withdrawing cash. The European Central Bank reported more than 11 billion cash withdrawals and loading/unloading transactions on the European ATMs in 2019. Although ATMs have undergone various technological evolutions, Personal Identification Numbers (PINs) are still the most common authentication method for these devices. Unfortunately, the PIN mechanism is vulnerable to shoulder-surfing attacks performed via hidden cameras installed near the ATM to catch the PIN pad. To overcome this problem, people get used to covering the typing hand with the other hand. While such users probably believe this behavior is safe enough to protect against mentioned attacks, there is no clear assessment of this countermeasure in the scientific literature. This paper proposes a novel attack to reconstruct PINs entered by victims covering the typing hand with the other hand. We consider the setting where the attacker can access an ATM PIN pad of the same brand/model as the target one. Afterward, the attacker uses that model to infer the digits pressed by the victim while entering the PIN. Our attack owes its success to a carefully selected deep learning architecture that can infer the PIN from the typing hand position and movements. We run a detailed experimental analysis including 58 users. With our approach, we can guess 30% of the 5-digit PINs within three attempts -- the ones usually allowed by ATM before blocking the card. We also conducted a survey with 78 users that managed to reach an accuracy of only 7.92% on average for the same setting. Finally, we evaluate a shielding countermeasure that proved to be rather inefficient unless the whole keypad is shielded.
• Abstract（参考訳）: ATM(Automated Teller Machines)は、現金の引き出しに最も使用されるシステムである。 欧州中央銀行(ecb)は2019年に100億以上の現金の引き出しと欧州atmへの取引の積み降ろしを報告した。 atmは様々な技術的進化を遂げてきたが、個人識別番号(pin)は現在でも最も一般的な認証方法である。 残念なことに、PIN機構はATMの近くに設置された隠しカメラを使ってPINパッドをキャッチするショルダーサーフ攻撃に弱い。 この問題を克服するために、人々はタイピングハンドを片手でカバーすることに慣れる。 このようなユーザは、この行動が前述の攻撃から保護するには十分安全であると信じているだろうが、科学文献にはこの対策の明確な評価はない。 本稿では, タイピング手を覆う被害者が入力したPINを再構築する新たな攻撃法を提案する。 攻撃者がターゲットと同一のブランド/モデルのATM PINパッドにアクセスできる設定について検討する。 その後、攻撃者はPIN入力中に被害者が押した数字を推測するためにそのモデルを使用する。 我々の攻撃は、入力手の位置と動きからPINを推測できる、慎重に選択されたディープラーニングアーキテクチャによる成功のおかげだ。 58ユーザを含む詳細な実験分析を行った。 われわれのアプローチでは、5桁のPINの30%を3回の試行で推測できる。 また,同じ設定で平均7.92%の精度に到達できた78人のユーザを対象に調査を行った。 最後に,キーパッド全体が遮蔽されない限り,かなり非効率であることが判明した遮蔽対策を評価する。

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