[論文レビュー] Walk-Unlock: Zero-Interaction Authentication Protected with Multi-Modal Gait Biometrics

Babins Shrestha, Manar Mohamed+1 more|arXiv (Cornell University)|May 3, 2016

Gait Recognition and Analysis参考文献 33被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、紛失または盗難されたプローバデバイスに対する不正アクセスを防止するために、スマートフォンとスマートウォッチからのマルチモーダルな歩行バイオメトリクスを用いたゼロインタラクション認証システムWUZIAを提案する。2台のデバイスにまたがる8つのセンサーから得られる336の特徴量を統合することで、WUZIAはほぼ完璧な検出精度（0.2%の偽陰性、0.3%の偽陽性）を達成し、使いやすさを損なわずZIAのセキュリティを著しく向上させる。

ABSTRACT

Zero-interaction authentication (ZIA) refers to a form of user-transparent login mechanism using which a terminal (e.g., a desktop computer) can be unlocked by the mere proximity of an authentication token (e.g., a smartphone). Given its appealing usability, ZIA has already been deployed in many real-world applications. However, ZIA contains one major security weakness - unauthorized physical access to the token, e.g., during lunch-time or upon theft, allows the attacker to have unfettered access to the terminal. In this paper, we address this gaping vulnerability with ZIA systems by (un)locking the authentication token with the user's walking pattern as she approaches the terminal to access it. Since a user's walking or gait pattern is believed to be unique, only that user (no imposter) would be able to unlock the token to gain access to the terminal in a ZIA session. While walking-based biometrics schemes have been studied in prior literature for other application settings, our main novelty lies in the careful use of: (1) multiple sensors available on the current breed of devices (e.g., accelerometer, gyroscope and magnetometer), and (2) multiple devices carried by the user (in particular, an "in-pocket" smartphone and a "wrist-worn" smartwatch), that all capture unique facets of user's walking pattern. Our contributions are three-fold. First, we introduce, design and implement WUZIA ("Walk-Unlock ZIA"), a multi-modal walking biometrics approach tailored to enhance the security of ZIA systems (still with zero interaction). Second, we demonstrate that WUZIA offers a high degree of detection accuracy, based on multi-sensor and multi-device fusion. Third, we show that WUZIA can resist active attacks that attempt to mimic a user's walking pattern, especially when multiple devices are used.

研究の動機と目的

• ゼロインタラクション認証（ZIA）システムにおける深刻なセキュリティ脆弱性、特にスマートフォンなどのプローバデバイスが盗難または紛失された場合に、ターミナルへの完全なアクセス権が付与される問題に対処すること。
• ZIAのゼロインタラクションの使いやすさを保ちながら、透明でバイオメトリクスに基づくアクセス制御メカニズムを導入すること。
• スマートフォンとスマートウォッチというマルチデバイス・マルチセンサーのデータを活用し、ユーザー固有の歩行パターンのシグネイチャを構築すること。
• 特に複数のデバイスが使用される状況でのアクティブな模倣攻撃に対するシステムの耐性を評価すること。
• 歩行バイオメトリクスを複数のデバイスおよびセンサー間で統合することで、ほぼエラーのない検出が達成可能であることを示すこと。

提案手法

• 歩行中に、ポケットに入れたスマートフォンと手首に装着したスマートウォッチから、加速度計、ジャイロスコープ、磁気センサーのマルチセンサー情報を収集する。
• 2台のデバイスにまたがる8つのセンサーから336の特徴量を抽出し、時間領域、周波数領域、統計的特徴量を含む。
• 相関分析を用いて特徴量選択を行い、高い相関を持つ特徴量（|r| < 0.1）を除外し、相関のない特徴量のみを保持する。
• 機械学習分類器（おそらくSVMまたは類似のアルゴリズム）を訓練し、統合された歩行シグネイチャに基づいて正当なユーザーと模倣者を識別する。
• ZIAプロトコルの有効化前に、リアルタイムで歩行認証を実行し、正当なユーザーのみがターミナルをアンロックできるようにする。
• 複数のデバイスが使用される状況での模倣攻撃を想定し、アクティブな攻撃に対する耐性を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スマートフォンとスマートウォッチからのマルチモーダルな歩行バイオメトリクスを効果的に統合することで、ゼロインタラクション認証システムのセキュリティを向上させることができるか？
• RQ2 単一デバイスと両デバイスを併用した場合の歩行ベース認証の検出精度はそれぞれどの程度か？
• RQ3 攻撃者が複数のデバイスを用いて歩行パターンを模倣する試みをした場合、システムはどれほど耐性を示すか？
• RQ4 複数のセンサーおよびデバイス間での特徴量統合により、誤拒否率と誤認可率を許容可能な閾値以下に低下させることができるか？
• RQ5 スマートフォンとスマートウォッチの両方を用いることで、単一デバイスのみを使用する場合と比較して、検出性能が著しく向上するか？

主な発見

• スマートフォンとスマートウォッチを併用することで、0.2%の偽陰性と0.3%の偽陽性というほぼ完璧な検出精度が達成される。
• 本システムは、被動攻撃に対しても高い精度を維持しており、両デバイスを併用することで検出性能が顕著に向上する。
• 加速度計、ジャイロスコープ、磁気センサーの複数のセンサーを2台のデバイスで活用することで、補完的な歩行特性が捉えられ、特徴の独自性と耐性が向上する。
• 複数のデバイスを用いたマルチモーダル信号の同期が困難であるため、特に複数デバイスを用いた歩行パターンの模倣攻撃に対して高い耐性を示す。
• 336の特徴量間で相関が低い（|r| < 0.1）特徴量の選択により、冗長性とノイズが低減され、システム性能が顕著に向上する。
• 結果として、ZIAシステムにおける高いセキュリティと使いやすさを実現するには、マルチデバイス・マルチセンサー統合が不可欠であることが示された。