スマートロックにおける異常検知を用いた二つの端末の加速度による歩行認証の提案

摘要

電子的に鍵の開閉を行うスマートロックと呼ばれるIoT(Internet of Things) 製品がある．そのスマートロックの認証方式として，従来のパスワード方式ではユーザの記憶負荷やパスワード漏洩などの危険性がある．また，顔認証方式では家の前で数秒間立ち止まる必要があり，マスクやサングラスなどを身に付けていればそれらを外す必要がある．そこで，我々は歩行状態の行動的特徴を用いる歩行認証に着目した．これまで，スマートフォンから得られる加速度データや角速度データをもとに，機械学習の分類を用いた歩行認証の研究が行われてきたが，教師あり学習の分類を用いた認証を行っているため未知のデータに対して有効な認証方式とは言えない．本研究では，スマートフォンとウェアラブル端末の二つの端末の加速度センサからデータを取得し，機械学習の異常検知を用いて識別器を作成することで未知のデータに対して有効な歩行認証のシステムモデルを提案する．また，システムモデルのFAR(False Acceptance Rate)やFRR(False Rejection Rate) を確認する実験を行った結果，異常検知アルゴリズムにIsolationForset を用いた場合，平均FAR が8.3%，平均FRR が9.5%であった．さらに，各被験者のFAR とFRR を算出し，被験者によってFAR やFRR が低くなる異常検知アルゴリズムが異なることを確認した．