論文の概要: Developing a Dynamic Multi-factor Authentication System for Securing Smart Organizations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.36926v1
• Date: Tue, 27 Oct 2026 09:52:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-28 21:04:31.558593
• Title: Developing a Dynamic Multi-factor Authentication System for Securing Smart Organizations
• Title（参考訳）: スマートな組織をセキュアにするための動的多要素認証システムの開発
• Abstract要約: 本研究では,Zero Trust Architecture (ZTA) フレームワーク内に動的多要素認証(MFA)システムを導入する。 このシステムは指紋、虹彩、顔認識などの生体認証要素をランダムに選択する。 パフォーマンス分析は、動的選択プロセスがセキュリティと効率のバランスを保ち、スマートな組織に適していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5469452301122175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As smart organizations increasingly rely on technologies like AI, big data, and IoT, securing these systems is crucial. This research introduces a dynamic multi-factor authentication (MFA) system within the Zero Trust Architecture (ZTA) framework, which enforces continuous verification. The system randomly selects biometric authentication factors, such as fingerprint, iris, and face recognition using a Markov chain model to ensure adaptability and reduce predictability in security measures. Using CASIA biometric datasets and AES-128 encryption, the system securely manages user data and authentication. Performance analysis shows that the dynamic selection process balances security and efficiency, making it suitable for smart organizations, particularly in e-government contexts. This MFA system strengthens cybersecurity by providing a flexible, real-time defense against evolving threats.
• Abstract（参考訳）: スマートな組織は、AIやビッグデータ、IoTといったテクノロジにますます依存しているため、これらのシステムを保護することが重要です。 本研究では,Zero Trust Architecture (ZTA) フレームワーク内に動的多要素認証(MFA)システムを導入し,連続的な検証を行う。 このシステムは、マルコフ連鎖モデルを用いて指紋、虹彩、顔認識などの生体認証要素をランダムに選択し、セキュリティ対策の適応性を確保し、予測可能性を低減する。 CASIAバイオメトリックデータセットとAES-128暗号化を使用して、システムはユーザーデータと認証を安全に管理する。 パフォーマンス分析は、動的選択プロセスがセキュリティと効率のバランスを保ち、スマートな組織、特にe- Governmentコンテキストに適していることを示している。 このMFAシステムは、進化する脅威に対してフレキシブルでリアルタイムな防御を提供することで、サイバーセキュリティを強化する。

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