論文の概要: Keystroke Verification Challenge (KVC): Biometric and Fairness Benchmark Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06000v3
• Date: Fri, 22 Dec 2023 10:04:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 18:12:08.798790
• Title: Keystroke Verification Challenge (KVC): Biometric and Fairness Benchmark Evaluation
• Title（参考訳）: キーストローク検証チャレンジ(KVC: Biometric and Fairness Benchmark Evaluation)
• Authors: Giuseppe Stragapede, Ruben Vera-Rodriguez, Ruben Tolosana, Aythami Morales, Naser Damer, Julian Fierrez, Javier Ortega-Garcia
• Abstract要約: 生体認証のためのキーストローク力学(KD)にはいくつかの利点がある。 KDは最も差別的な行動特性の1つである。 KDに基づく生体認証性能と公正性を評価するための新しい実験フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.63351064421652
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Analyzing keystroke dynamics (KD) for biometric verification has several advantages: it is among the most discriminative behavioral traits; keyboards are among the most common human-computer interfaces, being the primary means for users to enter textual data; its acquisition does not require additional hardware, and its processing is relatively lightweight; and it allows for transparently recognizing subjects. However, the heterogeneity of experimental protocols and metrics, and the limited size of the databases adopted in the literature impede direct comparisons between different systems, thus representing an obstacle in the advancement of keystroke biometrics. To alleviate this aspect, we present a new experimental framework to benchmark KD-based biometric verification performance and fairness based on tweet-long sequences of variable transcript text from over 185,000 subjects, acquired through desktop and mobile keyboards, extracted from the Aalto Keystroke Databases. The framework runs on CodaLab in the form of the Keystroke Verification Challenge (KVC). Moreover, we also introduce a novel fairness metric, the Skewed Impostor Ratio (SIR), to capture inter- and intra-demographic group bias patterns in the verification scores. We demonstrate the usefulness of the proposed framework by employing two state-of-the-art keystroke verification systems, TypeNet and TypeFormer, to compare different sets of input features, achieving a less privacy-invasive system, by discarding the analysis of text content (ASCII codes of the keys pressed) in favor of extended features in the time domain. Our experiments show that this approach allows to maintain satisfactory performance.
• Abstract（参考訳）: 生体認証のためのキーストロークダイナミクス(KD)の分析にはいくつかの利点がある:最も差別的な行動特性の一つであり、キーボードはユーザーがテキストデータを入力するための主要な手段であり、その獲得には追加のハードウェアが必要であり、その処理は比較的軽量であり、透過的に被験者を認識することができる。 しかし、実験プロトコルとメトリクスの不均一性と、文献で採用されているデータベースのサイズが限られているため、異なるシステム間の直接比較が妨げられ、キーストロークバイオメトリックスの進歩の障害となっている。 そこで本稿では,Aalto Keystroke Databases から抽出したデスクトップおよびモバイルキーボードを用いて取得した185,000件以上の可変転写テキストのツイート長シーケンスに基づいて,KD に基づく生体認証性能と公平性をベンチマークする実験フレームワークを提案する。 このフレームワークは、Keystroke Verification Challenge (KVC)という形でCodaLab上で動作する。 さらに,新しい公平度指標であるsweted impostor ratio (sir) を導入し,検証スコアにおけるデム間およびデム内群バイアスパターンを捉えた。 提案手法は,2つの最先端キーストローク検証システム「typenet」と「typeformer」を用いて異なる入力特徴の比較を行い,時間領域に拡張された特徴を優先してテキスト内容(押したキーのascii符号)の分析を破棄することで,プライバシーを侵害しないシステムを実現する。 我々の実験は、このアプローチが満足なパフォーマンスを維持することができることを示している。

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