論文の概要: Evaluation of a User Authentication Schema Using Behavioral Biometrics and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08371v1
• Date: Sat, 7 May 2022 05:16:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-22 16:18:11.409532
• Title: Evaluation of a User Authentication Schema Using Behavioral Biometrics and Machine Learning
• Title（参考訳）: 行動バイオメトリックスと機械学習を用いたユーザ認証方式の評価
• Authors: Laura Pryor, Jacob Mallet, Rushit Dave, Naeem Seliya, Mounika Vanamala, Evelyn Sowells Boone
• Abstract要約: 本研究では,行動バイオメトリックスを用いたユーザ認証手法の作成と評価により,行動バイオメトリックスの研究に寄与する。 この研究で用いられる行動バイオメトリクスには、タッチダイナミクスと電話の動きがある。 2つのバイオメトリックスの異なる単一モーダルと多モーダルの組み合わせの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The amount of secure data being stored on mobile devices has grown immensely in recent years. However, the security measures protecting this data have stayed static, with few improvements being done to the vulnerabilities of current authentication methods such as physiological biometrics or passwords. Instead of these methods, behavioral biometrics has recently been researched as a solution to these vulnerable authentication methods. In this study, we aim to contribute to the research being done on behavioral biometrics by creating and evaluating a user authentication scheme using behavioral biometrics. The behavioral biometrics used in this study include touch dynamics and phone movement, and we evaluate the performance of different single-modal and multi-modal combinations of the two biometrics. Using two publicly available datasets - BioIdent and Hand Movement Orientation and Grasp (H-MOG), this study uses seven common machine learning algorithms to evaluate performance. The algorithms used in the evaluation include Random Forest, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Logistic Regression, Multilayer Perceptron, and Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks, with accuracy rates reaching as high as 86%.
• Abstract（参考訳）: 近年,モバイルデバイスに格納されるセキュアなデータ量は大幅に増加している。 しかし、このデータを保護するセキュリティ対策は静かであり、生理的生体認証やパスワードなどの現在の認証方法の脆弱性に対する改善はほとんどない。 これらの手法の代わりに、最近これらの脆弱な認証手法の解決策として行動バイオメトリックスが研究されている。 本研究では,行動バイオメトリックスを用いたユーザ認証手法の作成と評価により,行動バイオメトリックスの研究に貢献することを目的とする。 本研究で用いられる行動バイオメトリックスには, タッチダイナミクスと電話動作が含まれており, 両生体メトリックの単一モードと複数モードの組み合わせの性能評価を行う。 バイオidentとhand movement orientation and grab (h-mog)の2つのデータセットを使用して,7つの一般的な機械学習アルゴリズムを用いてパフォーマンスを評価する。 評価で使用されるアルゴリズムには、ランダムフォレスト、サポートベクトルマシン、K-Nearest Neighbor、Naive Bayes、ロジスティック回帰、多層パーセプトロン、Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networksがあり、精度は最大86%に達する。

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