視線による画像選択と視線軌跡の特徴量を組み合わせた個人認証システム

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-07-15
• タイトル: 視線による画像選択と視線軌跡の特徴量を組み合わせた個人認証システム
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Personal Authentication System Combining Image Selection by Gaze and Eye Movement Trajectory Features
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: SPT
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 神奈川工科大学
• 著者所属: 宮崎大学
• 著者所属: 宮崎大学
• 著者所属: 宮崎大学
• 著者所属: 神奈川工科大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kanagawa Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Miyazaki
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Miyazaki
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Miyazaki
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kanagawa Institute of Technology
• 著者名: 常, 照林; 臼﨑, 翔太郎; 油田, 健太郎; 岡崎, 直宣; 朴, 美娘
• 著者名(英): Zhaolin, Chang; Shotaro, Usuzaki; Kentaro, Aburada; Naonobu, Okazaki; Mirang, Park
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，オンラインサービス利用ユーザーの増加に伴い，より安全な認証方法のニーズが高まっている．既存のパスワードや PIN，パターンロックなどの認証方法には，運用性や利便性が高い一方，ブルートフォース攻撃や，覗き見攻撃に弱いなどの課題がある．これらの問題点を改善する方式として，あらかじめ与えられた文字や記号などを視線で描画し，その軌跡情報から得られる特徴を用いて個人を判別する視線認証がある．視線認証は第三者から認証動作を観測されにくいため，覗き見攻撃やサーマルアタック，スマッジアタックなどの攻撃に強いが，認証成功率が低いことや，認証に時間がかかってしまうなどの欠点もある．そこで本研究では，視線認証の認証率と認証時間の問題を解決するために，視線による画像選択と視線軌跡の特徴量を組み合わせた個人認証システムを提案する．さらに，提案システムの有効性を確認するために，視線検出デバイスを用いてユーザーの視線軌跡データを収集し，データの前処理と特徴量抽出を行った後，いくつかの機械学習アルゴリズムを用いて本人認証率を計算する．その結果，XGBoost が最も高い認証精度（F値67.5%）を得られることを確認した．さらに，異常検知アルゴリズムの評価において，Isolation Forest が他のアルゴリズムと比較して優れた性能を示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, with the increasing number of users utilizing online services, there is a growing demand for more secure authentication methods. Existing authentication methods such as passwords, PINs, and pattern locks, while highly operational and convenient, have issues such as vulnerability to brute force attacks and shoulder surfing attacks. As a solution to these problems, gaze authentication has been proposed, where a user draws pre-defined characters or symbols with their gaze, and the features obtained from the trajectory information are used for personal identification. Gaze-based authentication is resistant to attacks such as shoulder surfing, thermal attacks, and smudge attacks because it is difficult for a third party to observe the authentication process. However, it also has drawbacks, such as a low authentication success rate and a long authentication time. Therefore, this study proposes a personal authentication system that combines gaze-based image selection and gaze trajectory features to address the issues of authentication rate and authentication time in gaze-based authentication. Additionally, to verify the effectiveness of the proposed system, we collected eye movement trajectory data from users using a gaze detection device, performed data preprocessing and feature extraction, and then calculated the personal authentication rate using several machine learning algorithms. As a result, it was confirmed that XGBoost achieved the highest authentication accuracy with an F-score of 67.5%. Furthermore, in the evaluation of anomaly detection algorithms, Isolation Forest demonstrated superior performance compared to other algorithms.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12628305
• 書誌情報: 研究報告セキュリティ心理学とトラスト（SPT）; 巻 2024-SPT-56, 号 87, p. 1-8, 発行日 2024-07-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8671
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会