深層学習を用いたキーボード入力とマウス操作情報による個人識別

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2022-10-17
• タイトル: 深層学習を用いたキーボード入力とマウス操作情報による個人識別
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Personal Identification by Keyboard Input and Mouse Operation Information Using Deep Learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 行動的生体識別，深層学習，個人識別
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 立命館大学大学院情報理工学研究科
• 著者所属: 立命館大学総合科学技術研究機構／大阪大学
• 著者所属: 立命館大学情報理工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Infomation Science and Engineering, Ritsumeikan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Organization of Science and Technology, Ritsumeikan University / Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University
• 著者名: 木村, 悠生; 猪俣, 敦夫; 上原, 哲太郎
• 著者名(英): Yuuki, Kimura; Atsuo, Inomata; Tetsutaro, Uehara
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，情報通信機器を用いたサービスが広がるにつれ，その利用等の場面で操作者個人の識別が必要な場面が増加している．これらのサービスにおいては，クレデンシャルの利用によるユーザ識別が広く行われているが，不正ログインによるなりすましや，故意の認証情報譲渡による代理ログインなどの偽装行為により，ログイン情報のみでは個人識別の信頼が保てない場合がある．オンラインにおける資格試験や各種学校におけるリモート試験の実施など，サービスの性質によってはより厳密な個人識別のニーズがあることを踏まえ，本研究ではパッシブ認証の一種として，情報通信機器の操作特徴による個人識別を採用する．本論文では，日本語入力時の PC 操作情報を深層学習を用いて既知のユーザと照合し，操作ユーザの特定を行うための手法を提案する．10 人の被験者の操作状況を用いて実験した結果，従来手法より少ない操作時間で操作者を特定することが可能になった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, as services using information and communication devices expand, the need for identification of individual operators has increased in situations such as use of such services. Although credential-based user identification is widely used for these services, there are cases in which login information alone cannot be trusted for personal identification due to impersonation by unauthorized login or proxy login by intentional transfer of authentication information. In addition, there is a need for more strict personal identification depending on the nature of the service, such as online qualification examinations and remote examinations in various schools. In this work, we focus on personal identification based on operational characteristics of information communication devices as a type of passive authentication.In this paper, we propose a method to identify an operating user by matching PC operation information during Japanese input with known users using deep learning.Experimental results using the operating conditions of 10 subjects showed that it was possible to identify the operator in less operating time than with conventional methods.
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2022論文集; p. 493-499, 発行日 2022-10-17
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会