論文の概要: Contrastive Learning for Continuous Touch-Based Authentication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17271v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 05:58:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.263676
• Title: Contrastive Learning for Continuous Touch-Based Authentication
• Title（参考訳）: 連続的触覚認証のためのコントラスト学習
• Authors: Mengyu Qiao, Yunpeng Zhai, Yang Wang,
• Abstract要約: 非破壊的な方法で連続的な認証を行うための一貫したコントラスト学習フレームワークを提案する。 具体的には、時間的マスクオートエンコーダを用いて、生のマルチセンサデータストリームから時間的パターンを抽出する。 弊社の手法は最先端の手法より優れており,モバイルデバイス上でのユーザ認証の信頼性と効果的なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.5894762902301744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Smart mobile devices have become indispensable in modern daily life, where sensitive information is frequently processed, stored, and transmitted-posing critical demands for robust security controls. Given that touchscreens are the primary medium for human-device interaction, continuous user authentication based on touch behavior presents a natural and seamless security solution. While existing methods predominantly adopt binary classification under single-modal learning settings, we propose a unified contrastive learning framework for continuous authentication in a non-disruptive manner. Specifically, the proposed method leverages a Temporal Masked Autoencoder to extract temporal patterns from raw multi-sensor data streams, capturing continuous motion and gesture dynamics. The pre-trained TMAE is subsequently integrated into a Siamese Temporal-Attentive Convolutional Network within a contrastive learning paradigm to model both sequential and cross-modal patterns. To further enhance performance, we incorporate multi-head attention and channel attention mechanisms to capture long-range dependencies and optimize inter-channel feature integration. Extensive experiments on public benchmarks and a self-collected dataset demonstrate that our approach outperforms state-of-the-art methods, offering a reliable and effective solution for user authentication on mobile devices.
• Abstract（参考訳）: スマートモバイルデバイスは、機密情報が頻繁に処理され、保存され、堅牢なセキュリティコントロールに対する重要な要求が伝達される現代の日常生活において欠かせないものになっている。 タッチスクリーンが人間とデバイスのインタラクションの主要な媒体であることを考えると、タッチ動作に基づく継続的なユーザ認証は、自然でシームレスなセキュリティソリューションである。 従来の手法では, 単一モーダルな学習環境下でのバイナリ分類が主流であったが, 非破壊的手法で連続的な認証を行うための一貫したコントラスト学習フレームワークを提案する。 具体的には、テンポラルマスク付きオートエンコーダを用いて、生のマルチセンサデータストリームから時間パターンを抽出し、連続的な動きとジェスチャーのダイナミクスをキャプチャする。 事前学習されたTMAEはその後、シームズテンポラル・アクテンティブ・コンボリューション・ネットワークに統合され、シーケンシャルパターンとクロスモーダルパターンの両方をモデル化する。 性能向上のため,長距離依存関係を捕捉し,チャネル間機能統合を最適化するために,マルチヘッドアテンションとチャネルアテンション機構を組み込んだ。 公開ベンチマークと自己収集データセットに関する大規模な実験により、我々のアプローチは最先端の手法よりも優れており、モバイルデバイス上でのユーザ認証の信頼性と効果的なソリューションを提供しています。

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