論文の概要: Conditional Generative Adversarial Network for keystroke presentation attack

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08445v1
• Date: Fri, 16 Dec 2022 12:45:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 16:23:10.984769
• Title: Conditional Generative Adversarial Network for keystroke presentation attack
• Title（参考訳）: キーストローク提示攻撃のための条件付き生成支援ネットワーク
• Authors: Idoia Eizaguirre-Peral, Lander Segurola-Gil, Francesco Zola
• Abstract要約: 本稿では,キーストローク認証システムへのプレゼンテーションアタックの展開を目的とした新しいアプローチを提案する。 我々の考えは、認証されたユーザを偽装するために使用できる合成キーストロークデータを生成するために、条件付き生成適応ネットワーク(cGAN)を使用することである。 その結果、cGANは、キーストローク認証システムを無効にするために使用できるキーストロークダイナミックスパターンを効果的に生成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cybersecurity is a crucial step in data protection to ensure user security and personal data privacy. In this sense, many companies have started to control and restrict access to their data using authentication systems. However, these traditional authentication methods, are not enough for ensuring data protection, and for this reason, behavioral biometrics have gained importance. Despite their promising results and the wide range of applications, biometric systems have shown to be vulnerable to malicious attacks, such as Presentation Attacks. For this reason, in this work, we propose to study a new approach aiming to deploy a presentation attack towards a keystroke authentication system. Our idea is to use Conditional Generative Adversarial Networks (cGAN) for generating synthetic keystroke data that can be used for impersonating an authorized user. These synthetic data are generated following two different real use cases, one in which the order of the typed words is known (ordered dynamic) and the other in which this order is unknown (no-ordered dynamic). Finally, both keystroke dynamics (ordered and no-ordered) are validated using an external keystroke authentication system. Results indicate that the cGAN can effectively generate keystroke dynamics patterns that can be used for deceiving keystroke authentication systems.
• Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティは、ユーザーのセキュリティと個人情報のプライバシーを確保するためのデータ保護の重要なステップである。 この意味で、多くの企業が認証システムを使ってデータへのアクセスを制御し制限し始めている。 しかし、これらの従来の認証手法はデータ保護を確保するには不十分であり、そのために行動バイオメトリックスの重要性が高まっている。 有望な結果と幅広い応用にもかかわらず、生体認証システムはプレゼンテーション攻撃のような悪意のある攻撃に対して脆弱であることが示されている。 そこで本研究では,キーストローク認証システムへのプレゼンテーションアタックの展開を目的とした新しいアプローチを提案する。 我々の考えは、認証されたユーザを偽装するために使用できる合成キーストロークデータを生成するために、条件付き生成適応ネットワーク(cGAN)を使用することである。 これらの合成データは、入力された単語の順序が知られている(順序動的)ものと、この順序がわからない(順序動的でない)という2つの異なる実例に基づいて生成される。 最後に、外部キーストローク認証システムを用いて、両方のキーストロークダイナミクス(順序付きおよび非順序付き)を検証する。 その結果、cganはキーストローク認証システムを欺くために使用できるキーストロークダイナミクスパターンを効果的に生成できることが示されている。

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