論文の概要: Zero-Effort Two-Factor Authentication Using Wi-Fi Radio Wave
Transmission and Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02503v1
- Date: Sat, 4 Mar 2023 21:04:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-07 19:21:04.662202
- Title: Zero-Effort Two-Factor Authentication Using Wi-Fi Radio Wave
Transmission and Machine Learning
- Title（参考訳）: Wi-Fi電波伝送と機械学習を用いたゼロエフォート2要素認証
- Authors: Ali Abdullah S. AlQahtani, Thamraa Alshayeb
- Abstract要約: 本稿では,ユーザ環境と機械学習(ML)のユニークな特徴を組み合わせた,ゼロ・エフォート2要素認証(2FA)手法を提案する。
Raspberry Piデバイスを用いたプロトタイプを開発し,提案手法の有効性と実用性を示す実験を行った。
提案システムは2FAとユーザ認証の分野に革命をもたらし、機密情報への安全でシームレスなアクセスの新たな時代を提供する。
- 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 proliferation of sensitive information being stored online highlights the
pressing need for secure and efficient user authentication methods. To address
this issue, this paper presents a novel zero-effort two-factor authentication
(2FA) approach that combines the unique characteristics of a users environment
and Machine Learning (ML) to confirm their identity. Our proposed approach
utilizes Wi-Fi radio wave transmission and ML algorithms to analyze beacon
frame characteristics and Received Signal Strength Indicator (RSSI) values from
Wi-Fi access points to determine the users location. The aim is to provide a
secure and efficient method of authentication without the need for additional
hardware or software. A prototype was developed using Raspberry Pi devices and
experiments were conducted to demonstrate the effectiveness and practicality of
the proposed approach. Results showed that the proposed system can
significantly enhance the security of sensitive information in various
industries such as finance, healthcare, and retail. This study sheds light on
the potential of Wi-Fi radio waves and RSSI values as a means of user
authentication and the power of ML to identify patterns in wireless signals for
security purposes. The proposed system holds great promise in revolutionizing
the field of 2FA and user authentication, offering a new era of secure and
seamless access to sensitive information.
- Abstract（参考訳）: オンラインに保存されているセンシティブな情報の拡散は、安全で効率的なユーザ認証方法の必要性を強調している。
そこで本稿では,ユーザ環境と機械学習(ml)のユニークな特徴を組み合わせることにより,そのアイデンティティを確認する新しいゼロ・エフォート二要素認証(zero-effort two-factor authentication, 2fa)手法を提案する。
提案手法は、Wi-Fi電波伝送とMLアルゴリズムを用いてビーコンフレーム特性と受信信号強度指標(RSSI)値をWi-Fiアクセスポイントから解析し、ユーザ位置を決定する。
目的は、ハードウェアやソフトウェアを追加することなく、セキュアで効率的な認証方法を提供することである。
raspberry piデバイスを用いたプロトタイプを開発し,提案手法の有効性と実用性を示す実験を行った。
その結果,本システムは金融,医療,小売など様々な産業における機密情報のセキュリティを著しく向上させることができることがわかった。
この研究は、ユーザ認証の手段としてのWi-Fi電波とRSSI値の可能性と、セキュリティのために無線信号のパターンを識別するMLのパワーに光を当てる。
提案システムは2FAとユーザ認証の分野に革命をもたらし、機密情報への安全でシームレスなアクセスの新たな時代を提供する。
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