[논문 리뷰] Walk-Unlock: Zero-Interaction Authentication Protected with Multi-Modal Gait Biometrics

Babins Shrestha, Manar Mohamed외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 05. 03.

Gait Recognition and Analysis참고 문헌 33인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 손실되거나 도난당한 프로버 장치에 대한 무단 접근을 방지하기 위해 스마트폰과 스마트워치에서 다중 모odal 보행 생체 인식을 사용하는 제로 인터랙션 인증 시스템인 WUZIA를 제안한다. 두 기기의 여덟 개 센서에서 유도된 336개의 특징을 융합함으로써 WUZIA는 거의 완벽한 검출 정확도(0.2% 가짜 부정, 0.3% 가짜 긍정)를 달성하여 ZIA의 보안성을 크게 향상시키면서도 사용성에 영향을 주지 않는다.

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.

연구 동기 및 목표

• 제로 인터랙션 인증(ZIA) 시스템의 심각한 보안 취약점을 해결하기 위해, 도난당하거나 분실된 프로버 장치(예: 스마트폰)가 터미널에 전체 액세스 권한을 부여하는 문제를 해결한다.
• ZIA의 제로 인터랙션 사용성을 유지하면서도 투명하고 생체 인식 기반의 액세스 제어 메커니즘을 도입한다.
• 스마트폰과 스마트워치와 같은 다중 센서 및 다중 장치 데이터를 활용하여 사용자 고유의 보행 패턴 서명을 구축한다.
• 특히 다수의 장치를 사용할 경우에 대한 활성 모의 공격에 대한 시스템의 내구성을 평가한다.
• 보행 생체 인식을 장치 간 융합하여 거의 오류가 없는 검출 성능을 달성할 수 있음을 입증한다.

제안 방법

• 사용자가 걷는 동안 주머니에 넣은 스마트폰과 손목에 착용한 스마트워치에서 가속도계, 자이로스코프, 자석계 센서의 다중 센서 데이터를 수집한다.
• 두 기기의 여덟 개 센서에서 시간 도메인, 주파수 도메인, 통계적 특징을 포함한 총 336개의 특징을 추출한다.
• 상관 분석을 통해 높은 상관관계를 가지는 특징(|r| < 0.1)을 제거하여 상호 연관성이 낮고 구별력 있는 특징만 유지한다.
• 기계 학습 분류기(SVM 또는 유사한 알고리즘일 가능성 있음)를 학습시켜 융합된 보행 서명을 기반으로 정상 사용자와 위조자 간을 구분한다.
• 실시간 보행 인증을 수행하여 ZIA 프로토콜을 활성화하기 전에 수행함으로써, 정상 사용자만 터미널을 잠금 해제할 수 있도록 보장한다.
• 특히 다수의 장치를 사용할 경우에 대한 모의 공격를 시뮬레이션하여 활성 공격에 대한 저항성을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 스마트폰과 스마트워치에서 유도된 다중 모달 보행 생체 인식을 효과적으로 융합하여 제로 인터랙션 인증 시스템의 보안성을 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 단일 장치를 사용할 경우와 두 장치를 함께 사용할 경우의 보행 기반 인증 검출 정확도는 어떻게 다른가?
• RQ3 특히 공격자가 다수의 장치를 사용하여 보행 패턴을 모의하려 할 경우, 시스템은 얼마나 강건한가?
• RQ4 다양한 센서와 장치 간의 특징 융합은 가짜 거부율과 가짜 수용율을 허용 가능한 임계값 이하로 낮출 수 있는가?
• RQ5 스마트폰과 스마트워치를 모두 사용할 경우, 단일 장치만 사용할 경우에 비해 검출 성능이 뚜렷이 향상되는가?

주요 결과

• 스마트폰과 스마트워치를 함께 사용할 경우, 0.2%의 가짜 부정율과 0.3%의 가짜 긍정율을 기록하여 거의 완벽한 검출 정확도를 달성한다.
• 시스템은 피아식 공격 상황에서도 높은 정확도를 유지하며, 특히 두 기기를 모두 사용할 경우 검출 성능이 크게 향상된다.
• 가속도계, 자이로스코프, 자석계 등 다양한 센서를 두 기기에서 활용함으로써 상보적인 보행 특징을 포착하여 고유성과 강건성을 향상시킨다.
• 특히 다수의 장치를 사용하여 보행 패턴을 모의하려는 공격 상황에서, 다중 모달 신호의 동기화 복잡성이 증가함에 따라 활성 모의 공격에 강력하게 저항한다.
• 336개 특징 간의 낮은 상관관계(|r| < 0.1)를 기반으로 한 특징 선택은 레이턴시와 노이즈를 줄여 시스템 성능을 크게 향상시킨다.
• 결과적으로 다중 장치 및 다중 센서 융합이 ZIA 시스템에서 고도의 보안성과 사용성 달성에 필수적임을 입증한다.