| 講演名 | 2018-11-22 フリック操作からの軌道データの収集と解析による個人識別 関川 将(東京都市大), 小澤 裕太(東京都市大), 峯村 康平(東京都市大), 京相 雅樹(東京都市大), |
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| 抄録(和) | スマートフォンは多機能性で多くの個人情報を取り扱っている。そのため高度なセキュリティ対策が必要となる。現状のセキュリティ対策として、パスワードやパターン入力、生体認証の指紋や顔認証が主流となっている。しかし、パスワードやパターン入力は覗き見や総当たり入力に弱かったり、指紋などの生体認証は複製が可能であったり、無意識化による認証ができず煩わしさがあるといった問題があげられる。そこで本研究では、生体認証の行動的特徴に注目した、スマートフォンでのフリック操作を対象とした認証方法を提案する。被験者10名に対して、フリック操作から計測アプリによって、タッチ開始から終了までの軌道データを取得した。そして、ニューラルネットワークによる個人識別を行った。上下方向Y座標と左右方向X座標と選別したことで識別率は34～100%の識別率を得ることができた。 |
| 抄録(英) | Latest smartphones which have many functions deal with many personal information. Therefore, advanced security measures are required. As a conventional security countermeasure, fingerprints and face authentications using passwords, pattern inputs, physical features of biometric authentication are mainstream. However, there are problems that passwords and pattern inputs are weak against peeps and brute force method / brute force attack, biometric authentication such as fingerprints can be copied and unconscious authentication is difficult. Therefore, in this research, we propose an authentication method for flick operation on smartphone focusing on behavioral features of biometric authentication. Trajectory data from the start to the end of the touch was acquired for 10 subjects by the measurement application from the flick operation. And we performed individual identification by neural network. By discriminating between the vertical direction vertical coordinate and the lateral direction horizontal coordinate, it was possible to obtain an identification rate of 34 to 100% as the discrimination rate. |
| キーワード(和) | 生体認証 / スマートフォン / フリック操作 / 軌道 / 個人識別 / ニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | Biometrics / Smartphone / Flick Action / Trajectory / Personal Identification / Neural Network |
| 資料番号 | MBE2018-43 |
| 発行日 | 2018-11-15 (MBE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / NC |
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| 開催期間 | 2018/11/22(から1日開催) |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ME, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 京相 雅樹(東京都市大) / 平田 豊(中部大) |
| 委員長氏名（英） | Masaki Kyoso(TCU) / Yutaka Hirata(Chubu Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 野村 泰伸(阪大) / 庄野 逸(電通大) |
| 副委員長氏名（英） | Taishin Nomura(Osaka Univ.) / Hayaru Shouno(UEC) |
| 幹事氏名（和） | 永岡 隆(近畿大) / 吉川 大弘(名大) / 吉本 潤一郎(奈良先端大) |
| 幹事氏名（英） | Takashi Nagaoka(Kindai Univ.) / Tomohiro Yoshikawa(Nagoya Univ.) / Junichiro Yoshimoto(NAIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小林 匠(横浜国大) / 鈴木 康之(阪大) / 稲垣 圭一郎(中部大) / 篠崎 隆志(NICT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takumi Kobayashi(YNU) / Ｙａｓｕｙｕｋｉ Ｓｕｚｕｋｉ(Osaka Univ.) / Keiichiro Inagaki(Chubu Univ.) / Takashi Shinozaki(NICT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | フリック操作からの軌道データの収集と解析による個人識別 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Individuality Extraction from Flick Action Trajectory for Personal Identification on Smartphones |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 生体認証 / Biometrics |
| キーワード(2)（和/英） | スマートフォン / Smartphone |
| キーワード(3)（和/英） | フリック操作 / Flick Action |
| キーワード(4)（和/英） | 軌道 / Trajectory |
| キーワード(5)（和/英） | 個人識別 / Personal Identification |
| キーワード(6)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 関川 将 / Masashi Sekikawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京都市大学(略称：東京都市大) Tokyo City University(略称：TCU) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 小澤 裕太 / Yuta Ozawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京都市大学(略称：東京都市大) Tokyo City University(略称：TCU) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 峯村 康平 / Kohei Minemura |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京都市大学(略称：東京都市大) Tokyo City University(略称：TCU) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 京相 雅樹 / Masaki Kyoso |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京都市大学(略称：東京都市大) Tokyo City University(略称：TCU) |
| 発表年月日 | 2018-11-22 |
| 資料番号 | MBE2018-43 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | MBE-321 |
| ページ範囲 | pp.35-39(MBE), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2018-11-15 (MBE) |