@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216660,
 author = {飯田, 雅裕 and 秋山, 満昭 and 神薗, 雅紀 and 笠間, 貴弘 and 服部, 祐一 and 井上, 博之 and 猪俣, 敦夫 and Masahiro, Iida and Mitsuaki, Akiyama and Masaki, Kamizono and Takahiro, Kasama and Yuichi, Hattori and Hiroyuki, Inoue and Atsuo, Inomata},
 issue = {17},
 month = {Feb},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2022}
}