論文の概要: BeCAPTCHA-Type: Biometric Keystroke Data Generation for Improved Bot Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13394v3
• Date: Tue, 11 Apr 2023 15:36:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 19:16:49.518915
• Title: BeCAPTCHA-Type: Biometric Keystroke Data Generation for Improved Bot Detection
• Title（参考訳）: becaptcha型: ボット検出を改善するためのバイオメトリックキーストロークデータ生成
• Authors: Daniel DeAlcala and Aythami Morales and Ruben Tolosana and Alejandro Acien and Julian Fierrez and Santiago Hernandez and Miguel A. Ferrer and Moises Diaz
• Abstract要約: 本研究では,キーストローク生体データ合成のためのデータ駆動学習モデルを提案する。 提案手法は,ユニバーサルモデルとユーザ依存モデルに基づく2つの統計的手法と比較する。 実験フレームワークでは16万件の被験者から1億3600万件のキーストロークイベントのデータセットについて検討している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.447493500066045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This work proposes a data driven learning model for the synthesis of keystroke biometric data. The proposed method is compared with two statistical approaches based on Universal and User-dependent models. These approaches are validated on the bot detection task, using the keystroke synthetic data to improve the training process of keystroke-based bot detection systems. Our experimental framework considers a dataset with 136 million keystroke events from 168 thousand subjects. We have analyzed the performance of the three synthesis approaches through qualitative and quantitative experiments. Different bot detectors are considered based on several supervised classifiers (Support Vector Machine, Random Forest, Gaussian Naive Bayes and a Long Short-Term Memory network) and a learning framework including human and synthetic samples. The experiments demonstrate the realism of the synthetic samples. The classification results suggest that in scenarios with large labeled data, these synthetic samples can be detected with high accuracy. However, in few-shot learning scenarios it represents an important challenge. Furthermore, these results show the great potential of the presented models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,キーストローク生体データ合成のためのデータ駆動学習モデルを提案する。 提案手法は,ユニバーサルモデルとユーザ依存モデルに基づく2つの統計的手法と比較する。 これらのアプローチは、キーストローク合成データを用いて、ボット検出タスクで検証され、キーストロークベースのボット検出システムのトレーニングプロセスを改善する。 実験フレームワークでは16万件の被験者から1億3600万件のキーストロークイベントのデータセットについて検討している。 定性的および定量的な実験により3つの合成手法の性能を解析した。 異なるボット検出器は、教師付き分類器(Support Vector Machine、Random Forest、Gaussian Naive Bayes、Long Short-Term Memory Network)と人間と合成サンプルを含む学習フレームワークに基づいて検討されている。 実験は、合成サンプルの現実性を示す。 分類の結果,大規模ラベルデータの場合,これらの合成試料を高精度に検出できることが示唆された。 しかし、少数の学習シナリオでは、これは重要な課題である。 さらに,これらの結果は,提示されたモデルの大きな可能性を示す。

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