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신지안 (상명대학교) 이상협 (상명대학교) 이승현 (상명대학교) 이일현 (상명대학교) 이광재 (상명대학교)
저널정보
대한전기학회 대한전기학회 워크샵 2020년 대한전기학회 산업전기위원회 전문 Workshop 및 논문발표회
발행연도
2020.7
수록면
66 - 70 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

키스트로크 다이나믹스 및 적응형 위험 기반 인증방식을 활용한 사용자 인증 시스템 구현
신지안 ,  이상협 ,  이승현 외 2명 전기학회논문지 P 2020.12 학술저널
키스트로크 다이나믹스를 활용한 적응형 위험 기반 인증 시스템
신지안 ,  이상협 ,  이승현 외 2명 대한전기학회 워크샵 2020.07 학술대회자료

초록· 키워드

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크리덴셜 스터핑은 다른 곳에서 유출된 아이디와 비밀번호로 정보를 탈취하는 수법이다. 이를 방어하기 위해서 다중 인증방식을 사용해야 하지만 대부분 사용자는 다중 인증방식이 있음에도 불구하고 그 존재를 모르거나 번거롭다는 이유로 그 기능을 사용하지 않는다. 이에 본 논문에서는 편리성과 보안성을 모두 갖춘 키스트로크 다이나믹스를 활용한 적응형 위험기반 인증 시스템을 본 논문에서 제안한다. 사용자 인증을 위해 행위기반 생체인증 방식의 하나인 Keystroke 인증과 사용자의 환경정보를 확인하여 인증하는 방식인 A-RBA를 사용하여 두 인증을 모두 통과하여야 최종 인증을 결정한다. 머신러닝 평가 결과는 One-Class SVM을 사용하는 Keystroke 인증은 FAR, FRR이 각각 0.21, 0.04를 얻었고, KNN을 사용하는 A-RBA는 Accuracy, Recall, Precision, F1 Score, CVAA가 각각 98.2%, 98.1%, 98.1%, 98.1%, 99.4%를 얻었다. 또한, 다른 머신러닝 알고리즘을 비교하여 그 우수성을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 사용자의 편리성과 더불어 계속해서 새롭게 나타나는 해킹 공격을 극복하기에 좋은 참고연구가 될 것이다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 시스템 구성
3. 제안하는 A-RBA 기반 인증 방법
4. 실험설계
5. 실험결과
4. 결론
[참고문헌]

참고문헌 (0)

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