Gestures har nyligen fått intresse som en säker och användbar autentiseringsmetod för mobila enheter. Gesture autentisering bygger på igenkänning, där rådata samlas in från användarinmatning och förbehandlas till en mer hanterbar form innan igenkänningsalgoritmer tillämpas. Förbehandling görs för att förbättra igenkänningsnoggrannheten, men lite arbete har gjorts för att motivera dess effekter på autentisering. Vi undersökte effekterna av tre variabler: plats, rotation, och skala, på autentisering noggrannhet. Vi fann att en autentiseringoptimal kombination (lokalisering invariant, skalvariant och rotation variant) kan minska felfrekvensen med i genomsnitt 45,3% jämfört med den igenkänning-optimala kombinationen (alla invariant). Vi analyserade 13 gester igenkännare och utvärderade dem med tre kriterier: autentisering noggrannhet, och motstånd mot både brute-kraft och imitation attacker. Vår nya multi-expert metod (Garda) uppnådde den lägsta felfrekvensen (0.015) i autentiseringsnoggrannheten, den lägsta felfrekvensen (0.040) under imitationsattacker och gjorde motstånd mot alla brute-force attacker.
Ett flerklasssystem, Garda REF, har föreslagits som uppnådde den lägsta registrerade felfrekvensen (0.040) under riktade attackscenarier.
Where Usability and Security Go Hand-in-Hand: Robust Gesture-Based Authentication for Mobile Systems
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}