バイオメトリクスの経時変化特性を考慮したリプレイ攻撃の対策

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2023-10-23
• タイトル: バイオメトリクスの経時変化特性を考慮したリプレイ攻撃の対策
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Time's Up for Replay Attacks: Countermeasures Against Replay Attacks Considering the Temporal Changes of Biometrics
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: バイオメトリクス，確率的時間調整認証 (STUV)，キーストローク認証，忘却モデル，特徴量の時間変動
• 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: 早稲田大学
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 早稲田大学／国立研究開発法人情報通信研究機構／国立研究開発法人理化学研究所革新知能統合研究センター
• 著者所属: 早稲田大学／国立研究開発法人産業技術総合研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University / NICT / RIKEN AIP
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University / AIST
• 著者名: 渡部, 晃久; 松本, 和樹; 森, 達哉; 飯島, 涼
• 著者名(英): Akihisa, Watanabe; Kazuki, Matsumoto; Tatsuya, Mori; Ryo, Iijima
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，提示された生体情報の記録時間を考慮することでリプレイ攻撃を防ぐ手法(STUV)を提案する．STUVでは，入力データが現在時刻を基準とした一定の期間において取得された確率を計算するアルゴリズムにより，提示されたデータが本人のものであり，かつ現在のものである確率に応じて認証を行う．約2週間に渡り記録されたキーストロークデータセットを用いて，基礎評価により (1) キーストロークの特徴が時間的に変化すること，(2)従来の適応型生体認証システムにより認証精度を保てることを確認した後，STUVによるリプレイ攻撃に対する効果を検証した．その結果，本人/他人識別のEERを18.94%としつつ，現在から２週間前のデータを用いたリプレイ攻撃を84.44%拒否できることが確認された．STUVでは，認証モデルやテンプレートの更新により現在のデータ分布に適応するだけでなく，一定以上昔の本人のデータを拒否することができる．これにより，本研究はリプレイ攻撃に対する堅牢性を向上させる新たなアプローチを提供し，生体認証システムの安全性と信頼性の向上に貢献する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this study, we propose a method (STUV) to prevent replay attacks by considering the recording time of the given biometric information. In STUV, an algorithm calculates the probability that the input data was obtained within a certain time period, and authentication is performed based on the probability that the data belongs to the genuine user and that the data is not obtained from the past. Using a keystroke dataset recorded over approximately two weeks, after confirming through an evaluation where (1) the characteristics of keystrokes change over time and (2) conventional adaptive biometric authentication systems can maintain authentication accuracy, we verified the effectiveness of STUV against replay attacks. As a result, it was confirmed that while achieving an EER (Equal Error Rate) of 18.94%, replay attacks using data from two weeks ago could be rejected at 84.44%. In STUV, not only can it adapt to the current data distribution by updating the authentication model or template, but it can also reject data from a certain past period, even if it belongs to the actual person. Thus, this research offers a new approach to enhancing resilience against replay attacks, contributing to the improvement of safety and reliability of biometric authentication systems.
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2023論文集; p. 1481-1488, 発行日 2023-10-23
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会