階層型ニューラルネットワークを用いたキーストロークによる個人認証(一般, 進化・発進の現象とモデル, 一般)  [in Japanese] Personal authentication based on keystrokes by using multi-layered neural networks  [in Japanese]

本報告では, 計算機にログインする際のパスワード入力動作から抽出したキーストロークダイナミクス(keystroke dynamics)に基づいて, 個人認証を行うための手法について検討する.キーストロークダイナミクスによる認証方法では, キーボードのみを入力装置として利用できる長所を持つものの, 行動的な特徴を利用するために, 同一人物であっても試行ごとに揺らぎが存在する.したがって, このような行動的な特徴から個人ごとの適切な特徴を抽出することが, 認証手法の精度を改善するために重要である.本報告では, キーストロークダイナミクスの統計量に基づいた認証手法およびキーストロークダイナミクスに基づいた階層型ニューラルネットワークによる認証手法について検討し, 実験結果から両手法を定量的に比較検討する.

This report discusses a personal authentication method based on the keystroke dynamics, which is extracted from passwords inputted in the login procedure for the computer. In the authentication method using the keystroke dynamics, we have a advantage that such a method needs only the keyboard as an input equipment. On the other hand, since such a method uses the behavior characteristics, we adequately have to process these features with large variance. It is very important to extract each adequate feature from these behavior features. In this report, we discuss the two methods, that is, a verification method by using the statistics and methods by using neural networks. Finally, we compare concretely these methods based on experimental results.