論文の概要: Free-text Keystroke Authentication using Transformers: A Comparative Study of Architectures and Loss Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11640v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 00:34:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 12:19:51.777737
• Title: Free-text Keystroke Authentication using Transformers: A Comparative Study of Architectures and Loss Functions
• Title（参考訳）: トランスフォーマーを用いたフリーテキストキーストローク認証:アーキテクチャと損失関数の比較検討
• Authors: Saleh Momeni and Bagher BabaAli
• Abstract要約: キーストロークバイオメトリックスは、個人のタイピング行動におけるユニークなパターンを活用する、ユーザ識別と検証のための有望なアプローチである。 本稿では,キーストロークシーケンスから情報的特徴を抽出する自己注意型トランスフォーマーネットワークを提案する。 我々のモデルは、フリーテキストキーストローク認証における従来の最先端技術を上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Keystroke biometrics is a promising approach for user identification and verification, leveraging the unique patterns in individuals' typing behavior. In this paper, we propose a Transformer-based network that employs self-attention to extract informative features from keystroke sequences, surpassing the performance of traditional Recurrent Neural Networks. We explore two distinct architectures, namely bi-encoder and cross-encoder, and compare their effectiveness in keystroke authentication. Furthermore, we investigate different loss functions, including triplet, batch-all triplet, and WDCL loss, along with various distance metrics such as Euclidean, Manhattan, and cosine distances. These experiments allow us to optimize the training process and enhance the performance of our model. To evaluate our proposed model, we employ the Aalto desktop keystroke dataset. The results demonstrate that the bi-encoder architecture with batch-all triplet loss and cosine distance achieves the best performance, yielding an exceptional Equal Error Rate of 0.0186%. Furthermore, alternative algorithms for calculating similarity scores are explored to enhance accuracy. Notably, the utilization of a one-class Support Vector Machine reduces the Equal Error Rate to an impressive 0.0163%. The outcomes of this study indicate that our model surpasses the previous state-of-the-art in free-text keystroke authentication. These findings contribute to advancing the field of keystroke authentication and offer practical implications for secure user verification systems.
• Abstract（参考訳）: key stroke biometricsは、個人のタイピング行動におけるユニークなパターンを活用して、ユーザ識別と検証に有望なアプローチである。 本稿では,従来のニューラルネットワークの性能を上回って,キーストローク列から情報的特徴を抽出するために自己アテンションを用いたトランスフォーマーネットワークを提案する。 両エンコーダとクロスエンコーダという2つの異なるアーキテクチャを探索し、キーストローク認証の有効性を比較する。 さらに,三重項,バッチオール三重項,wdcl損失,ユークリッド距離,マンハッタン距離,コサイン距離などの様々な距離指標について検討した。 これらの実験により、トレーニングプロセスを最適化し、モデルの性能を向上させることができる。 提案モデルの評価にはAaltoデスクトップキーストロークデータセットを用いる。 その結果,全トリプルトロスとコサイン距離を持つバイエンコーダアーキテクチャが最良性能を達成し,誤差率は0.0186%であった。 さらに、類似度スコアを計算するための代替アルゴリズムを検討し、精度を高める。 特に、一級サポートベクトルマシンの利用により、Equal Error Rateは印象的な0.0163%に低下する。 本研究の結果から,我々のモデルは従来のフリーテキストキーストローク認証に勝っていることが示された。 これらの結果はキーストローク認証の分野の進展に寄与し,セキュアなユーザ認証システムに対して実用的な意味を持つ。

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