Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2017.04a
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  • Pages.287-290
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  • 2017
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Study of Adaptive Feature Subset for Improving Accuracy of Keystroke Dynamics Authentication on Mobile Environment

모바일 환경에서 키스트로크 다이나믹스 인증 성능 향상을 위한 사용자 맞춤형 특징 집합 연구

  • Lee, Sung-Hoon (Information Security Engineering, University of Science and Technology) ;
  • Roh, Jong-Hyuk (Information Security Research Division, ETRI) ;
  • Kim, Soohyung (Information Security Research Division, ETRI) ;
  • Jin, Seung-Hun (Information Security Research Division, ETRI)
  • 이성훈 (과학기술연합대학원대학교 정보보호공학과) ;
  • 노종혁 (한국전자통신연구원) ;
  • 김수형 (한국전자통신연구원) ;
  • 진승헌 (한국전자통신연구원)
  • Published : 2017.04.27
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Abstract

키스트로크 다이나믹스 사용자 인증은 행위 기반 인증 방법 중의 하나로써, 사용자가 입력하는 비밀번호 혹은 PIN번호의 패턴을 분석하여 사용자를 인증한다. 비밀번호나 PIN번호가 다른 사용자에게 노출되어도 입력 패턴을 분석하여 사용자를 인증함으로써 지식기반(what you know) 인증의 단점을 보완할 수 있다. 하지만 사용자의 입력 패턴이 항상 일정하지 않고, 사용자별 터치하는 방법이 모두 다르기 때문에 모든 사용자에게서 동일한 특징을 추출하여 그 사용자의 패턴을 생성하고 인증 수단으로 사용하기에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 사용자별 맞춤형 특징 집합과 전체 특징과의 사용자 인증 성능 변화를 실험을 통해 확인한다. 사용자별 맞춤형 특징이 전체 특징을 사용한 경우보다 평균적으로 EER 6% 이상의 성능 향상이 있었다.

Keywords