ニューラルネットワークを用いたキーストロークダイナミクスによる個人認証

摘要

The keystroke dynamics use time to need it for key input such as time between pushing and releasing the key as a characteristic to identify an individual. However, the keystroke dynamics is behavioral characteristics, and the its value input of every trial is unstable. Therefore, in the case using this technique for a personal identification system, it is important to realize higher precision certification for an individual identification based on the appropriate characteristic extraction. In this study, we focus the time between pushing and releasing one key, which is said that it is hard to occur the unevenness in the keystroke dynamics for even the person who isn't familiar with the key input. And we obtain this characteristics by training the neural network, and suggest certification technique extracting a characteristic, and then show the evaluation result by the experiment.%キーストロークダイナミクスは，キーを押してから離すまでの時間等，キー入力に要する時間を，個人を特定する特徴として用いている．しかし，キーストロークダイナミクスは行動的特徴であり，試行毎の入力される値は一定ではない．この問題がある為，個人認証システムにこの手法を用いる場合，個人の特定に適切な特徴抽出を行い，より高い認証精度を実現することが重要になる．そこで，本研究では，キーストロークダイナミクスの中でもキー入力が未熟な人でもばらつきが生じにくいとされる，一つのキーを押してから離すまでの時間に注目し，この特徴をニューラルネットワークに学習させ，特徴抽出を行う認証手法を提案し，実験による評価結果を示す．