@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217034,
 author = {中嶋, 優貴 and 新井, 瑠月 and 宮島, 将 and 金山, 匠之介 and 西山, 雄貴 and 宇田, 隆哉},
 issue = {50},
 month = {Mar},
 note = {筆跡を真似することで署名を偽造する攻撃があり，この攻撃によって，クレジットカードの不正利用などの被害が生じる可能性がある．既存研究に，アナログ手法で収集した筆跡の鑑定や，本人判定を入力リズムで行うもの等があるが，機械学習による判定や GAN などの機械によって生成された文字の鑑定は行っていない．本稿では筆跡のなりすまし防止の一環として，入力された文字が機械によるものか人間によるものかの判別を機械学習により行った．評価した結果，すべての被験者において分類精度が高いという結果になった．これは，筆跡の太さに依存していると考えられ，筆跡の太さを知らない攻撃者は筆跡のなりすましに成功しない可能性があることが分かった．},
 title = {Deep One Class Neural Networkを用いて作成した偽の署名に対する攻撃耐性の評価},
 year = {2022}
}