이신철, 황정연, 이현구, 김동인, 이성훈, 신지선,

Vol. 28, No. 2, pp. 369-383, 4월. 2018
10.13089/JKIISC.2018.28.2.369, Full Text:
Keywords: Keystroke Dynamics, Distance-based classifications, Smartphone authentication
Abstract

비밀번호 입력 또는 잠금 패턴을 이용한 사용자 인증은 스마트폰의 사용자 인증 방식으로 널리 사용되고 있다. 하지만엿보기 공격 등에 취약하고 복잡도가 낮아 보안성이 낮다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 키스트로크 다이나믹스를 인증에 적용하여 복합 인증을 하는 방식이 등장하였고 이에 대한 연구가 진행되어 왔다. 하지만, 많은 연구들이 분류기 학습에 있어서 비정상 사용자의 데이터를 함께 사용하고 있다. 키스트로크 다이나믹스를 실제 적용 시에는 정상 사용자의데이터만을 학습에 사용할 수 있는 것이 현실적이고, 타인의 데이터를 비정상 사용자 학습 데이터로 사용하는 것은 인증자료 유출 및 프라이버시 침해 등의 문제가 발생할 수 있다. 이에 대한 대응으로, 본 논문에서는 거리기반 분류기 사용에있어서, 분류 시 필요한 임계값의 최적 비율을 실험을 통해 구하고, 이를 밝힘으로써 실제 적용에서 정상 사용자 자료만을 이용하여 학습하고, 이 결과에 최적 비율을 적용하여 사용할 수 있도록 공헌하고자 한다.

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