2024-03-29T22:32:12Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002166602024-03-29T05:26:34Z01164:06389:10832:10833
BERTモデルを用いたキーボード打鍵音による入力推定攻撃とその対策Input Predictive Attack by Keyboard Acoustic Emanations using BERT and its CountermeasuresjpnICSShttp://id.nii.ac.jp/1001/00216552/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=216660&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2022 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.帝京大学NTT社会情報研究所デロイトトーマツサイバー合同会社国立研究開発法人情報通信研究機構株式会社セキュアサイクル京都産業大学大阪大学飯田, 雅裕秋山, 満昭神薗, 雅紀笠間, 貴弘服部, 祐一井上, 博之猪俣, 敦夫サイドチャネル攻撃の一種として,キーボードの打鍵音から入力キーを推定する Keyboard Acoustic Emanations が知られている.先行研究では,推定結果の上位に含まれる複数の入力キー候補から辞書情報を用いて単語単位で推定する必要があった.そのため,単語単位では候補を推定できるものの文章単位で正しく推定することは困難 であった.また先行研究では英語文章の入力を前提とした推定モデルの構築と評価のみが行われており,英語以外の言語に対する有効性は明らかになっていない.そこで,本研究では Keyboard Acoustic Emanations に対して自然言語処理モデルである BERT モデルを適用することで単語間の繋がりを考慮し,自然言語テキストに対する推定精度を向上させる手法を提案する.評価実験によって提案手法が英語と日本語の入力文章に対して高精度で推定可能であることを示し,得られた知見に基づき有効な対策方法について議論する.AA12628305研究報告セキュリティ心理学とトラスト(SPT)2022-SPT-4617162022-02-282188-86712022-02-22