利用生成对抗网络防御基于触摸的持续认证系统免受主动攻击者威胁
密码学与安全
2021-06-16 v1 计算机视觉与模式识别
人机交互
摘要
先前研究表明，常被研究的（普通）基于触摸的持续认证系统（V-TCAS）易受群体攻击。本文提出一种新颖的生成对抗网络辅助 TCAS（G-TCAS）框架，其对群体攻击表现出更强的韧性。G-TCAS 框架在一个由 117 名用户组成的数据集上进行了测试，这些用户使用智能手机与平板电脑配对进行交互。平均而言，智能手机上 V-TCAS 的误接受率（FAR）增幅（22%）远高于 G-TCAS（13%）。同样，平板上 V-TCAS 的 FAR 增幅为 25%，而 G-TCAS 为 6%。
引用
@article{arxiv.2106.07867,
title = {Defending Touch-based Continuous Authentication Systems from Active Adversaries Using Generative Adversarial Networks},
author = {Mohit Agrawal and Pragyan Mehrotra and Rajesh Kumar and Rajiv Ratn Shah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.07867},
year = {2021}
}
备注
2021 IEEE International Joint Conference on Biometrics (IJCB), 8 pages