論文の概要: The Role of Visual Features in Text-Based CAPTCHAs: An fNIRS Study for Usable Security
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18436v1
- Date: Thu, 30 Nov 2023 10:36:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 13:35:06.053307
- Title: The Role of Visual Features in Text-Based CAPTCHAs: An fNIRS Study for Usable Security
- Title(参考訳): テキストベースのCAPTCHAにおける視覚的特徴の役割 : 使用可能なセキュリティのためのfNIRS研究
- Authors: Emre Mulazimoglu, Murat P. Cakir, Cengiz Acarturk,
- Abstract要約: 機能的近赤外分光法を用いて,CAPTCHAにより誘発される前頭前皮質の血行動態について検討した。
視覚効果の体系的な付加は、行動的および前頭前酸素化対策に非線形効果を導入し、CAPTCHAの全体像の知覚に影響を及ぼした可能性のある効果の出現を示唆した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To mitigate dictionary attacks or similar undesirable automated attacks to information systems, developers mostly prefer using CAPTCHA challenges as Human Interactive Proofs (HIPs) to distinguish between human users and scripts. Appropriate use of CAPTCHA requires a setup that balances between robustness and usability during the design of a challenge. The previous research reveals that most usability studies have used accuracy and response time as measurement criteria for quantitative analysis. The present study aims at applying optical neuroimaging techniques for the analysis of CAPTCHA design. The functional Near-Infrared Spectroscopy technique was used to explore the hemodynamic responses in the prefrontal cortex elicited by CAPTCHA stimulus of varying types. )e findings suggest that regions in the left and right dorsolateral and right dorsomedial prefrontal cortex respond to the degrees of line occlusion, rotation, and wave distortions present in a CAPTCHA. The systematic addition of the visual effects introduced nonlinear effects on the behavioral and prefrontal oxygenation measures, indicative of the emergence of Gestalt effects that might have influenced the perception of the overall CAPTCHA figure.
- Abstract(参考訳): 辞書攻撃や同様の望ましくない自動攻撃を情報システムに緩和するために、開発者はCAPTCHAの課題をヒューマン・インタラクティブ・プローフ(Human Interactive Proofs、HIP)として使用することを好む。
CAPTCHAの適切な使用には、課題の設計において堅牢性とユーザビリティのバランスをとるためのセットアップが必要である。
前回の研究では、ほとんどのユーザビリティ研究は、定量分析のための測定基準として精度と応答時間を用いていることが明らかとなった。
本研究の目的は、CAPTCHA設計解析に光学的ニューロイメージング技術を適用することである。
機能的近赤外分光法を用いて,様々な種類のCAPTCHA刺激により誘発される前頭前皮質の血行動態を調べた。
以上の結果から,右前頭前野と右前頭前野の領域は,CAPTCHA内に存在する線閉塞,回転,波動歪みの程度に反応することが示唆された。
視覚効果の体系的な付加は、行動的および前頭前酸素化対策に非線形効果を導入し、CAPTCHAの全体像の知覚に影響を及ぼした可能性のあるゲシュタルト効果の出現を示唆した。
関連論文リスト
- Explaining Human Activity Recognition with SHAP: Validating Insights with Perturbation and Quantitative Measures [0.1398098625978622]
本稿では SHapley Additive exPlanations を用いてグラフ畳み込みネットワーク(GCN)の意思決定プロセスを説明する。
我々は、脳性麻痺(CP)分類のための2つの実世界のデータセットと、広く使われているNTU RGB+D 60行動認識データセットについて、SHAPを用いて説明する。
どちらのデータセットでも、SHAPによって重要視されるボディキーポイントが、正確性、特異性、感度の指標に最も大きな影響を与えることが示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-06T07:28:57Z) - A Fuzzy-based Approach to Predict Human Interaction by Functional Near-Infrared Spectroscopy [25.185426359719454]
本稿では、心理学研究におけるニューラルモデルの解釈可能性と有効性に対する新しい計算手法であるファジィベースの注意層(ファジィ注意層)について紹介する。
ファジィロジックを活用することで、ファジィ注意層は神経活動の解釈可能なパターンを学習し識別することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-26T09:20:12Z) - Analyzing Participants' Engagement during Online Meetings Using Unsupervised Remote Photoplethysmography with Behavioral Features [50.82725748981231]
エンゲージメント測定は、医療、教育、サービスに応用される。
生理的特徴と行動的特徴の使用は可能であるが、従来の生理的測定の非現実性は接触センサーの必要性により生じる。
コンタクトセンサの代替として, 教師なし光胸腺造影(胸腔鏡)の有用性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-05T20:39:16Z) - A Survey of Adversarial CAPTCHAs on its History, Classification and
Generation [69.36242543069123]
本稿では, 逆CAPTCHAの定義を拡張し, 逆CAPTCHAの分類法を提案する。
また, 敵CAPTCHAの防御に使用可能な防御方法も分析し, 敵CAPTCHAに対する潜在的な脅威を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T08:44:58Z) - QXAI: Explainable AI Framework for Quantitative Analysis in Patient
Monitoring Systems [9.29069202652354]
定量的分析のための説明可能なAI(QXAI)フレームワークは、回帰および分類タスクのポストホックモデル説明可能性と本質的な説明可能性によって提案される。
我々は,センサデータに基づく心拍数予測と身体活動の分類を行うために,人工ニューラルネットワーク (ANN) と注意に基づく双方向LSTM (BiLSTM) モデルを採用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T03:50:30Z) - Attention-Based Acoustic Feature Fusion Network for Depression Detection [11.972591489278988]
抑うつ検出のためのアテンションベース音響特徴融合ネットワーク(ABAFnet)を提案する。
ABAFnetは、4つの異なる音響特徴を包括的ディープラーニングモデルに組み合わせ、多層的特徴を効果的に統合し、ブレンドする。
本稿では,これらの特徴を効果的に合成することにより,性能を向上する,遅延核融合のための新しい重量調整モジュールを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-24T00:31:51Z) - CausalDialogue: Modeling Utterance-level Causality in Conversations [83.03604651485327]
クラウドソーシングを通じて、CausalDialogueという新しいデータセットをコンパイルし、拡張しました。
このデータセットは、有向非巡回グラフ(DAG)構造内に複数の因果効果対を含む。
ニューラル会話モデルの訓練における発話レベルにおける因果性の影響を高めるために,Exponential Average Treatment Effect (ExMATE) と呼ばれる因果性強化手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T18:31:50Z) - Evaluation of Interpretability for Deep Learning algorithms in EEG
Emotion Recognition: A case study in Autism [4.752074022068791]
説明可能な人工知能(XAI)に関する現在のモデルでは、特徴関連性を測定するための信頼性の欠如が明らかで定量化されている。
この研究は、脳波に基づく顔の感情認識を成功させるために、より透明な特徴関連計算を統合する最初のものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-25T18:28:29Z) - Towards Unbiased Visual Emotion Recognition via Causal Intervention [63.74095927462]
本稿では,データセットバイアスによる負の効果を軽減するために,新しい感情認識ネットワーク(IERN)を提案する。
IERNの有効性を検証する一連の設計されたテストと、3つの感情ベンチマークの実験は、IERNが他の最先端のアプローチよりも優れていることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-26T10:40:59Z) - Residual Error: a New Performance Measure for Adversarial Robustness [85.0371352689919]
ディープラーニングの広く普及を制限する大きな課題は、敵の攻撃に対する脆弱さである。
本研究は,ディープニューラルネットワークの対角強靭性を評価するための新しい性能尺度である残留誤差の概念を提示する。
画像分類を用いた実験結果から,提案手法の有効性と有効性を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-18T16:34:23Z) - Proactive Pseudo-Intervention: Causally Informed Contrastive Learning
For Interpretable Vision Models [103.64435911083432]
PPI(Proactive Pseudo-Intervention)と呼ばれる新しい対照的な学習戦略を提案する。
PPIは、因果関係のない画像の特徴を保護するために積極的に介入する。
また,重要な画像画素を識別するための,因果的に通知された新たなサリエンスマッピングモジュールを考案し,モデル解釈の容易性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-06T20:30:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。