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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. コンピュータセキュリティシンポジウム
  4. 2024

エピソード認証:LLMを活用したエピソードベース認証方式の提案

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240774
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240774
ed52084a-94cd-4b45-bea6-db4c82e0a019
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CSS2024028.pdf IPSJ-CSS2024028.pdf (1.7 MB)
 2026年10月15日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, CSEC:会員:¥0, SPT:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type Symposium(1)
公開日 2024-10-15
タイトル
言語 ja
タイトル エピソード認証:LLMを活用したエピソードベース認証方式の提案
タイトル
言語 en
タイトル Episode Authentication: Proposal of a Novel Authentication Method Using LLM-based Episode Security Questions
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 エピソード認証,セキュリティ質問(秘密の質問), 大規模言語モデル
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
九州大学芸術工学部
著者所属
九州大学情報基盤研究開発センター
著者所属
九州大学 大学院芸術工学研究院
著者所属(英)
en
Faculty of Design, Kyushu University
著者所属(英)
en
Research Institute for Information Technology, Kyushu University
著者所属(英)
en
Faculty of Design, Kyushu University
著者名 浅田, かんな

× 浅田, かんな

浅田, かんな

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小出, 洋

× 小出, 洋

小出, 洋

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牛尼, 剛聡

× 牛尼, 剛聡

牛尼, 剛聡

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著者名(英) Kanna, Asada

× Kanna, Asada

en Kanna, Asada

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Hiroshi, Koide

× Hiroshi, Koide

en Hiroshi, Koide

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Taketoshi, Ushiama

× Taketoshi, Ushiama

en Taketoshi, Ushiama

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究では, 従来のセキュリティ質問(秘密の質問)が持つ課題を解決し, より有効な認証方式を提案する. SNSなどで簡単に突破される普遍的な質問ではなく, 他人に話さないような個人的なエピソードを基にすることにより, 強固なセキュリティを実現する. 具体的には, LLM(大規模言語モデル)を用いてユーザーのエピソードを収集・精査し, 認証時にはダミーデータを含む選択肢を提示する. ダミーデータの作成にもLLMを用い, より見破り難い精緻なものとなっている. 実際にデモシステムを実装し,被験者実験を行った.実験の結果,提案手法はユーザーエクスペリエンスを格段に高めることが分かった.また,セキュリティ強度の議論において,現実で使用されているパスワードの強度と,同等以上の性能があることを示す.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 This research addresses the limitations of conventional security questions, also known as secret questions, by proposing a more robust authentication method. Traditional security questions are often vulnerable, as answers can be deduced from users’ social media activity or other public information. To enhance security, we propose an approach based on personal anecdotes that are not publicly shared. Specifically, we utilize a large-scale language model (LLM) to gather and analyze user-specific episodes, which are then employed during the authentication process along with carefully crafted dummy data. The LLM is also utilized to generate this dummy data, increasing its plausibility and reducing the likelihood of detection. A demonstration system was implemented, and user experiments were conducted. Experimental results showed that the proposed method significantly enhances the user experience. In addition, in the security strength discussion, it was shown that the proposed method performs as well as or better than the password strength used in the real world.
書誌情報 コンピュータセキュリティシンポジウム2024論文集

p. 206-213, 発行日 2024-10-15
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 07:52:03.719124
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