2024-03-29T06:32:26Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001469292023-11-14T00:51:14Z06164:06165:06462:08443
個人認証を見据えた位置情報による識別に関する解析Analysis of Individual Identification Using Location Information for Personal AuthenticationjpnCSS,個人認証,位置情報,機械学習http://id.nii.ac.jp/1001/00146896/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=146929&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2015 by the Information Processing Society of Japan東京大学大学院情報理工学系研究科東京大学大学院情報理工学系研究科東京大学大学院情報理工学系研究科東京大学大学院情報理工学系研究科東京大学大学院情報理工学系研究科石井, 智也鈴木, 宏哉山口, 利恵中山, 英樹山西, 健司スマートフォンを始めとした GPS 機能付きモバイル端末の普及により, 位置情報を活用した機械学習技術が盛んに研究されている. また, なりすましによる不正アクセス被害は現代において深刻な問題となっており, よりセキュアな個人認証技術の確立が重要となっている. 本研究では位置情報から抽出した特徴を用いた Support Vector Machine による個人識別手法を提案する.実験では提案手法を用いた個人識別の精度を, 実際に GPS によって取得された位置情報を使用して評価し, 得られた結果から個人認証における要素の一つとして位置情報を活用することに関する検討を行った.Along with the widespread of GPS-enabled devices, location data are extensively available and a variety of machine learning methods have been developed to cope with them. Recently, unauthorized access with spoofing becomes a serious problem, which makes it necessary to establish a secure personal authentication method. In this paper, we propose an individual identification method using Support Vector Machine with features extracted from location information. We employ a real-world dataset to empirically validate our method and discuss on the effectiveness of secure personal authentication that exploits location information.コンピュータセキュリティシンポジウム2015論文集20153103510422015-10-142015-12-18