論文の概要: FingerSlid: Towards Finger-Sliding Continuous Authentication on Smart Devices Via Vibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00436v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 05:38:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:17:45.590745
• Title: FingerSlid: Towards Finger-Sliding Continuous Authentication on Smart Devices Via Vibration
• Title（参考訳）: FingerSlid: 振動によるスマートデバイス上でのフィンガースライディング連続認証を目指して
• Authors: Yadong Xie, Fan Li, Yu Wang,
• Abstract要約: 移動体における振動モータと加速度計を用いて指の生体特性を検知する認証システムFingerSlidを提案する。 FingerSlidはさまざまなシナリオ下で多数の実験を通じて評価される。 平均精度は95.4%で、99.5%の攻撃に耐えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.39889406833753
• License:
• Abstract: Nowadays, mobile smart devices are widely used in daily life. It is increasingly important to prevent malicious users from accessing private data, thus a secure and convenient authentication method is urgently needed. Compared with common one-off authentication (e.g., password, face recognition, and fingerprint), continuous authentication can provide constant privacy protection. However, most studies are based on behavioral features and vulnerable to spoofing attacks. To solve this problem, we study the unique influence of sliding fingers on active vibration signals, and further propose an authentication system, FingerSlid, which uses vibration motors and accelerometers in mobile devices to sense biometric features of sliding fingers to achieve behavior-independent continuous authentication. First, we design two kinds of active vibration signals and propose a novel signal generation mechanism to improve the anti-attack ability of FingerSlid. Then, we extract different biometric features from the received two kinds of signals, and eliminate the influence of behavioral features in biometric features using a carefully designed Triplet network. Last, user authentication is performed by using the generated behavior-independent biometric features. FingerSlid is evaluated through a large number of experiments under different scenarios, and it achieves an average accuracy of 95.4% and can resist 99.5% of attacks.
• Abstract（参考訳）: 今日では、モバイルスマートデバイスは日常生活で広く使われている。 悪意のあるユーザがプライベートデータにアクセスするのを防ぐことがますます重要になっているため、安全で便利な認証方法が緊急に必要となる。 一般的なワンオフ認証(パスワード、顔認識、指紋など)と比較すると、継続的な認証は常にプライバシー保護を提供する。 しかし、ほとんどの研究は行動の特徴に基づいており、偽造攻撃に弱い。 そこで,本研究では,移動体における振動モータと加速度計を用いて,動作に依存しない連続的な認証を実現するフィンガースライド認証システムを提案する。 まず,2種類のアクティブ振動信号を設計し,FingerSlidのアンチアタック能力を改善するための新しい信号生成機構を提案する。 そして、受信した2種類の信号から異なる生体特徴を抽出し、慎重に設計したトリプルトネットワークを用いて生体特徴に対する行動特徴の影響を除去する。 最後に、生成された振る舞いに依存しない生体認証機能を用いてユーザ認証を行う。 FingerSlidは様々なシナリオで多数の実験によって評価され、平均精度は95.4%であり、99.5%の攻撃に耐えることができる。

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