As more users use mobile devices, shoulder surfing attacks have emerged as an important issue in security. According to research report, in fact, the result showed that about 30% of smartphone users are hit by shoulder surfing attacks. To this end, in this paper, we consider a shoulder surfing attack and propose a partially hidden password system to resistant to its attack. In order to help readers understand, we describe the proposed password system in more detail using one simple example. The core idea behind the proposed system is to place the user's password randomly in the specified grid instead of entering a password directly. As a result, even if an attacker makes a shoulder surfing attack to observe the password, the user can hide the preset password and defend against the attack. We also show how the security of the password system proposed in this paper is improved. In addition, even if there are consecutive shoulder surfing attacks, the security of the proposed password system is robust.
전통적인 텍스트 기반 패스워드들은 가장 일반적인 인증 방법으로 사용되고 있음에도 불구하고, 추측, 사전공격, 키 로거, 훔쳐보기와 같은 심각한 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위한 대안으로 그래피컬 패스워드에 대한 연구 및 개발이 이루어져 왔다. 하지만 그래피컬 패스워드는 전통적인 텍스트 기반 패스워드에 비해 오히려 훔쳐보기 공격에 더 취약하다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 훔쳐보기 방지를 위한 한글 기반의 새로운 패스워드 입력 방법을 제안한다. 제안 방법은 패스워드로 한글을 사용하고, 사용자가 패스워드를 직접 입력하는 대신 회전하는 그리드 상에 패스워드를 위치시키도록 한다. 제안 방법은 로그인 화면에서 사용자의 패스워드를 유인 문자와 함께 보여줌으로써 공격자가 패스워드를 훔쳐보는 것을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 제안 방법에 대한 무작위 공격, 사전공격 및 훔쳐보기 공격에 대한 안전성을 분석하였으며, 분석 결과는 이들 공격에 대해 안전하다는 것을 보여준다.
Moblie device based financial services are vulnerable to social engineering attacks because of the display screen of mobile devices. In other words, in the case of shoulder surfing, attackers can easily look over a user's shoulder and expose his/her password. To resolve this problem, a colour-based secure keyboard solution has been proposed. However, it is inconvenient for genuine users to verify their password using this method. Furthermore, password colours can be exposed because of fixed keyboard colours. Therefore, we propose a secure mobile authentication method to provide advanced functionality and strong privacy. Our authentication method is robust to social engineering attacks, especially keylogger and shoulder surfing attacks. According to the evaluation results, our method offers increased security and improved usability compared with existing methods.
Nowaday, financial institutions provide secure mobile keyboard solutions to keep their mobile banking services safe. However, these are still vulnerable to attacks, such as shoulder surfing attack. Especially, in the case of handicapped person such as visual impairment and blindness, they are more vulnerable than ordinary person because of inconvenience of secure information input. Among them, we focused on the color blind. For the color blind, 4-color based secure keyboard method causes more inconvenience to notify exact color. Thus, we propose a secure mobile keyboard solution to provide advanced functionality for the color blind users. Our method is based on 4-color theorem to support color blind users. In addition, our scheme is robust against shoulder surfing attack. According to the evaluation result, our method offers increased security against shoulder surfing attack compare with existing methods.
시선 기반 입력은 사용자가 문자를 입력하였을 때, 입력이 제대로 되었음을 확인하기 위한 피드백을 제공한다. 이미 많은 연구에서 적절한 피드백이 시선 기반 입력의 사용성을 높이는 효과가 있음을 증명하였다. 그러나 피드백을 통해 입력된 문자에 대한 정보가 노출되어 숄더 서핑 공격의 대상이 될 수 있다. 적절한 피드백을 활용하여 기존의 사용성을 유지하며 보안성을 향상시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 숄더 서핑 공격에 대응하기 위한 새로운 시선 기반 입력 방법인 FFI(Fake Flickering Interface)를 제안한다. 또한, 실험 및 설문을 통해 기존의 피드백을 활용한 시선 기반 입력과 비교하여 FFI의 사용성과 보안성을 평가한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제15권2호
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pp.91-96
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2017
PIN-entry interfaces have high risks to leak secret values if the malicious attackers perform shoulder-surfing attacks with advanced monitoring and observation devices. To make the PIN-entry secure, many studies have considered invisible radio channels as a secure medium to deliver private information. However, the methods are also vulnerable if the malicious adversaries find a hint of secret values from user's $na{\ddot{i}}ve$ gestures. In this paper, we revisit the state-of-art radio channel based bimodal PIN-entry method and analyze the information leakage from the previous method by exploiting the sight tracking attacks. The proposed sight tracking attack technique significantly reduces the original password complexities by 93.8% after post-processing. To keep the security level strong, we introduce the advanced bimodal PIN-entry technique. The new technique delivers the secret indicator information through a secure radio channel and the smartphone screen only displays the multiple indicator options without corresponding numbers. Afterwards, the users select the target value by following the circular layout. The method completely hides the password and is secure against the advanced shoulder-surfing attacks.
기존에 주로 사용된 잠금장치는 PIN 방식으로서 악의적인 사용자에 의해 비밀번호가 노출되는 문제를 갖고 있다. 쉽게 말하면, 누군가가 옆에서 잠금장치 암호를 훔쳐보기만 하더라도 정확한 비밀번호를 바로 알게 된다. 본 논문에서는 이러한 보안 문제를 해결하고자 한다. 제안하는 암호 방식은 암호 공격자가 잠금장치 비밀번호를 쉽게 알 수 없도록 설계된다. 이를 위해 우리는 PIN 방식의 비밀번호를 직접 입력하는 것 대신 숨겨진 비밀번호 방식을 이용하여 누군가가 잠금장치 비밀번호를 훔쳐보더라도 정확한 비밀번호가 공격자에게 노출되는 것을 막는다.
현금 인출기를 통해 돈을 인출할 때나 핸드폰의 잠금 설정을 할 때 사용하는 네 자리 숫자를 이용한 비밀 번호 또는 개인 식별번호 입력 방법은 일상생활에서 널리 사용되고 있다. 하지만 숫자를 직접 입력하는 현재의 방법은 shoulder surfing attack(SSA)에 안전하지 않다. 본 논문에서는 SSA에 안전하면서도 누구나 쉽게 사용할 수 있는 새로운 PIN(Personal Identification Number) 입력방법들을 제안하고, 이들 방법과 기존 방법의 안전성과 편의성을 비교한다.
보안에 관한 많은 암호 기술의 도입에도 불구하고 어깨 넘어 훔쳐보기 등과 같은 사회공학적인 공격은 원천적으로 차단하기 어려운 공격기법이다. 현금자동입출기기와 같이 개방된 공간에 설치된 금융시설에서는 더욱 그러한 공격을 차단하기 어렵다. 이뿐 아니라 업무처리 비중이 점점 늘고 있는 온라인 금융 서비스는 공간의 제약 없이 어디서나 사용가능하다는 편리성의 이면에 어깨 넘어 훔쳐보기, 스머지 공격, 구글 글라스를 이용한 비밀번호의 위치점 유추 등의 공격에 취약한 부분이 있다. 본 논문에서는 현금자동입출기기와 인터넷 뱅킹에서 원타임 키패드(One-Time Keypad)를 사용함으로 비밀번호 유출에 안전함을 보이고, 기존에 사용되는 키패드와 OTP (One-Time Password)와의 보안성을 비교 분석하였다.
최근 모바일 스마트 기기의 보편화로 인하여 사용자 인터페이스로부터 개인 정보를 직접 획득하는 유형의 공격(숄더 서핑 공격, 레코딩 공격 등) 위협이 크게 증가하고 있다. 이러한 공격 가능성 및 안전성에 대한 체계적 평가를 위해 정형화된 안전성 분석 모델이 필요하지만, 이에 적합한 모델이 존재하지 않는다. 본 논문에서는 모바일 스마트 기기환경의 안전성 및 사용성 분석 모델인 STM-GOMS 모델을 제안한다. STM-GOMS 모델은 HCI 인지 모델을 안전성 분석에 처음으로 활용한 이전 연구 사례를 메모리 한계 관점에서 개선한 GOMS 기반 모델로 인증 기법의 사용성과 안전성 평가가 가능하다. 본 논문에서는 현재 스마트 기기에서 사용 중인 패스워드 입력 기법을 STM-GOMS 모델로 분석하여 사용성과 숄더 서핑 공격에 취약함을 보이고 이를 실험을 통해 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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