| 講演名 | 2020-03-04 フリック入力時の行動的特徴による個人認証に関する研究 元山 航(鹿児島大), 福元 伸也(鹿児島大), 鹿嶋 雅之(鹿児島大), 佐藤 公則(東京工科大), 渡邊 睦(鹿児島大), |
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| 抄録(和) | スマートフォンの普及率が増加するのに比例し，セキュリティの重要性も増している．本研究では，フリック入力時の行動的特徴量による認証手法を提案し，従来の機械学習手法を用いた識別精度検証を行う．実験では10文字以下のテキストのフリック入力からタッチ座標データを取得し，行動的特徴量データに変換した上で分類学習を行った．実験の結果から，10人のユーザーに対してSupport Vector Machine(SVM)で識別精度が94.1%，k-近傍法で本人認証精度が97.8%という結果が得られた．また，特徴量の次元削減により3.3%の識別精度向上が見られた． |
| 抄録(英) | As the penetration rate of smartphones increases, the importance of secrecy in personal authentication is increasing. In this study, we investigated personal authentication method by behavioral features from tap data of smartphone when flick entered. In the experiment, touch coordinate data was obtained from a flick input of a text of 10 characters or less, and converted to behavioral feature data, and then classification learning was performed. The experimental results showed that the support vector machine had a discrimination accuracy of 94.1% and that of the k-nearest neighbor method the authentication accuracy was 97.8% for 10 users. In addition, the discrimination accuracy was improved by 3.3% by reducing the dimension of the feature. |
| キーワード(和) | バイオメトリクス / 生体認証技術 / 行動的特徴 / 個人識別 / 個人認識 / 機械学習 / スマートフォン / フリック入力 |
| キーワード(英) | Biometrics / Biometric Authentication Technology / Behavioral Features / Identification / Authentication / Machine Learning / Smartphone / Flick Input |
| 資料番号 | BioX2019-68,CNR2019-51 |
| 発行日 | 2020-02-26 (BioX, CNR) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | BioX / CNR |
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| 開催期間 | 2020/3/4(から2日開催) |
| 開催地（和） | セコム原宿本社セコムホール |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | アイデンティティとコミュニケーション，及び一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 大塚 玲(情報セキュリティ大) / 高汐 一紀(慶大) |
| 委員長氏名（英） | Akira Otsuka(IISEC) / Kazunori Takashio(Keio Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 大木 哲史(静岡大) / 青木 隆浩(富士通研) / 神原 誠之(奈良先端大) / 村川 賀彦(富士通研) |
| 副委員長氏名（英） | Tetsushi Ohki(Shizuoka Univ.) / Takahiro Aoki(Fujitsu Labs.) / Masayuki Kanbara(NAIST) / Yoshihiko Murakawa(Fujitsu Labs.) |
| 幹事氏名（和） | 市野 将嗣(電通大) / 高田 直幸(セコム) / 菅谷 みどり(芝浦工大) / 吉岡 康介(パナソニック) |
| 幹事氏名（英） | Masatsugu Ichino(Univ. of Electro-Comm.) / Naoyuki Takada(SECOM) / Midori Sugaya(Shibaura Inst. of Tech.) / Kosuke Yoshioka(Panasonic) |
| 幹事補佐氏名（和） | 渡部 大志(埼玉工大) / 堀江 亮太(芝浦工大) / 小林 優佳(東芝) / 横山 正典(ＮＴＴ) |
| 幹事補佐氏名（英） | Daishi Watabe(Saitama Inst. of Tech.) / Ryota Horie(Shibaura Inst. of Tech.) / Yuka Kobayashi(Toshiba) / Masanori Yokoyama(ＮＴＴ) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Biometrics / Technical Committee on Cloud Network Robotics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | フリック入力時の行動的特徴による個人認証に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Studies on Biometrics Authentication by Behavioral Features at Flick Input |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | バイオメトリクス / Biometrics |
| キーワード(2)（和/英） | 生体認証技術 / Biometric Authentication Technology |
| キーワード(3)（和/英） | 行動的特徴 / Behavioral Features |
| キーワード(4)（和/英） | 個人識別 / Identification |
| キーワード(5)（和/英） | 個人認識 / Authentication |
| キーワード(6)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(7)（和/英） | スマートフォン / Smartphone |
| キーワード(8)（和/英） | フリック入力 / Flick Input |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 元山 航 / Wataru motoyama |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 鹿児島大学(略称：鹿児島大) Kagoshima University(略称：Kagoshima Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 福元 伸也 / Shinnya Fukumoto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 鹿児島大学(略称：鹿児島大) Kagoshima University(略称：Kagoshima Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 鹿嶋 雅之 / Masayuki Kashima |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 鹿児島大学(略称：鹿児島大) Kagoshima University(略称：Kagoshima Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 佐藤 公則 / Kiminori Sato |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京工科大学(略称：東京工科大) Tokyo University of Technology(略称：TUT) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 渡邊 睦 / Mutsumi Watanabe |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 鹿児島大学(略称：鹿児島大) Kagoshima University(略称：Kagoshima Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-03-04 |
| 資料番号 | BioX2019-68,CNR2019-51 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | BioX-445,CNR-446 |
| ページ範囲 | pp.35-40(BioX), pp.35-40(CNR), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-26 (BioX, CNR) |