誤り訂正符号に基づく偽装QRコードの検出手法の実装

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2020-10-19
• タイトル: 誤り訂正符号に基づく偽装QRコードの検出手法の実装
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Implementation of Detection Methods for Fake QR Codes Based on Error-Correcting Codes
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: QRコード，偽装QRコード，誤り訂正符号
• 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: 東海大学
• 著者所属: 東海大学
• 著者所属: 東海大学
• 著者所属: 筑波大学
• 著者所属: 東海大学
• 著者所属: 東海大学
• 著者所属: 東海大学
• 著者所属: 東海大学
• 著者所属: 富士通研究所
• 著者所属: 富士通研究所
• 著者所属: 富士通研究所
• 著者所属: 富士通研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fujitsu Laboratories LTD.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fujitsu Laboratories LTD.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fujitsu Laboratories LTD.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fujitsu Laboratories LTD.
• 著者名: 川口, 宗也; 小林, 海; 木村, 隼人; 鈴木, 達也; 岡部, 大地; 石橋, 拓哉; 山本, 宙; 大東, 俊博; 乾, 真季; 宮本, 亮; 古川, 和快; 伊豆, 哲也
• 著者名(英): Shuya, Kawaguchi; Kai, Kobayashi; Hayato, Kimura; Tatsuya, Suzuki; Daichi, Okabe; Takuya, Ishibashi; Hiroshi, Yamamoto; Toshihiro, Ohigashi; Maki, Inui; Ryo, Miyamoto; Kazuyoshi, Furukawa; Tetsuya, Izu
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 2018年6月のICSS研究会にて大熊らは確率的に悪性サイトに誘導可能なQRコード（偽装QRコード）の構成法を示した．この方法はQRコードに使われている誤り訂正符号の性質に注目しており，復号誤りが生じやすいように改変したQRコードに対してカメラによる白黒検出の誤りを誘発する汚れを付加することで確率的な挙動の変化を実現している．2020年3月のCSEC研究会にて大東らは偽装QRコードの攻撃手法の性質に注目し，読み取ったQRコードの誤り訂正符号の復号時の誤り訂正数や誤り位置，汚れなどを想定した誤り方から，正規のQRコードか偽装QRコードかを識別する偽装QRコード検出手法を提案している．しかしながら，この手法は理論的に考察されたのみであり，実際にソフトウェア上での有効性は確認されていない．そこで，本稿では3種類の偽装QRコード検出手法をAndroidアプリケーションとして実装し，偽装QRコードを検出できることを実証する．さらに複数の検出手法を併用した判定方法を導入することで，単独の検出手法では誤検出をしてしまうような「汚れが付加された正規のQRコード」の多くを正しく判定できることも示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In 2018, Okuma et al. have proposed fake QR codes, which can guide users to a malicious web page probabilistically. The fake QR codes are based on a miscorrection of Error-Correcting Codes and the misidentification of the camera device. In March 2020, Ohigashi et al. proposed a detection methods for fake QR codes, which focuses on the number of symbols recovered by error-correcting codes, the positions of error symbols, and the error patterns of the QR code image. In this paper, we implement the detection methods for fake QR codes as an Android software, and evaluate the validity of the detection methods using our software.
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2020論文集; p. 793-800, 発行日 2020-10-19
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会