多要素認証におけるスコアフュージョンへのニューラルネットの適用

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2019-10-14
• タイトル: 多要素認証におけるスコアフュージョンへのニューラルネットの適用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Application of Neural Network to Score Fusion in Multi-Factor Authentication
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: スコアフュージョン，多要素認証，重み付け
• 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: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology The University of Tokyo
• 著者名: 松岡, 勝也; Mhd, Irvan; 小林, 良輔; 山口, 利恵
• 著者名(英): Katsuya, Matsuoka; Mhd, Irvan; Ryosuke, Kobayashi; Rie, Shigetomi Yamaguchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 昨今セキュリティへの関心は高まっており，パスワードなどの知識認証や指紋などの生体認証といった個人認証に関する技術がより重要となってきている．そこで本研究では個人認証の一種である多要素認証に着目し，多要素認証での各要素のスコアフュージョンの手法を比較検討する．これまでにも多要素でのスコアフュージョンに関する研究は行われてきているが，スコアフュージョンの際のそれぞれの要素の重み付けは固定されており，どの段階でスコアフュージョンするかという部分にフォーカスされていた．各要素において認証スコアの傾向がある場合は固定された重み付けで良いが，ユーザ毎に各要素の認証スコアのばらつきがある場合にはユーザ毎に適切な重み付けをした上でスコアフュージョンをするべきである．このため，本研究ではユーザ毎に異なる各要素の重み付けが必要な場合でのスコアフュージョンの手法としてニューラルネットを用いた手法を提案し，他の手法と比較検討する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently, information security has attracted more interest. Personal authentication, such as knowledge authentication and biometric authentication have become more important than ever. In this study, we focus on score fusion in multi-factor authentication, a type of personal authentication. There are previous studies on score fusion in multi-factor authentication. However, Most of these studies are focused on level of score fusion (e.g. decision level, score level, feature extraction level) and the weighting factor on score fusion is fixed. These methods work well when there is a tendency of authentication score in each factor. However, if there is no tendency, the score fusion should be performed using weighting value depending on each user. In this study, we propose a user dependent weighting score fusion using neural network.
• 書誌レコードID / 識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 関連識別子: ISSN 1882-0840
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2019論文集; 巻 2019, p. 734-739, 発行日 2019-10-14
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会