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키스트로크 다이나믹스를 활용한 적응형 위험 기반 인증 시스템
신지안(Ji-Ahn Shin),이상협(Sang-Hyeop Lee),이승현(Seung-Hyeon Lee),이일현(Il-Hyun Lee),이광재(Kwangjae Lee) 대한전기학회 2020 대한전기학회 워크샵 Vol.2020 No.7
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.
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