코사인 유사도 측정을 통한 행위 기반 인증 = A Behavior-based Authentication Using the Measuring Cosine Similarity

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Behavior-based authentication technology, which is currently being researched a lot, requires a long extraction of a lot of data to increase the recognition rate of authentication compared to other authentication technologies. This paper uses the touch sensor and the gyroscope embedded in the smartphone in the Android environment to measure five times to the user to use only the minimum data that is essential among the behavior feature data used in the behavior-based authentication study. By requesting, a total of six behavior feature data were collected by touching the five touch screen, and the mean value was calculated from the changes in data during the next touch measurement to measure the cosine similarity between the value and the measured value. After generating the allowable range of cosine similarity by performing, we propose a user behavior based authentication method that compares the cosine similarity value of the authentication attempt data. Through this paper, we succeeded in demonstrating high performance from the first EER of 37.6% to the final EER of 1.9% by adjusting the threshold applied to the cosine similarity authentication range even in a small number of feature data and experimenter environments.

국문 초록 (Abstract)

현재 많은 연구가 진행되고 있는 행위 기반 인증 기술은 다른 인증 기술들에 비해서 인증의 인식률을 높이는데많은 데이터의 장기간 추출이 필요하다. 본 논문은 안드로이드 환경의 스마트폰에 내재되어있는 터치 센서와 자이로스코프를 이용하여 그동안의 행위 기반 인증 연구에서 사용 되었던 행위 특징 데이터들 중에서 핵심적인 최소한의 데이터들만을 이용하기 위해 사용자에게 다섯 차례의 측정을 요구하여 다섯 번의 터치스크린 화면을 터치 하는 방식으로 총 6가지의 행위 특징 데이터를 수집하였고 다음 터치 측정으로 넘어가는 동안의 데이터들의 변화 값에 평균 값을 구하여 이값과 측정값의 코사인 유사도 측정을 수행하여 코사인 유사도 허용 범위를 생성 한 후, 인증 시도 데이터의 코사인 유사도 값과 비교하는 방식의 사용자 행위 기반 인증 방식을 제안한다. 본 논문을 통해서 적은 수의 특징 데이터와 실험자수 환경에서도 코사인 유사도 인증 범위에 적용되는 임계값을 조절하는 방식을 통해서 최초 EER 37.6%에서 최종 EER 1.9%의 높은 성능을 증명하는데 성공하였다.

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