利用深度学习提升智能手表支付的安全性
密码学与安全
2023-07-12 v1 机器学习
摘要
使用智能手表进行非接触式支付日益普及，但该支付媒介缺乏面部或指纹识别等传统生物特征安全措施。2022 年，Sturgess 等人提出了 WatchAuth，一种利用伸向支付终端的身体手势对智能手表支付进行认证的系统。尽管有效，该系统要求用户经历繁琐的注册期以达到可接受的误差水平。在本论文中，我们探究深度学习应用能否减少用户注册智能手表支付认证系统所需提供的手势数量。我们首先构建了一个深度学习认证系统，其性能优于当前最先进水平，包括在目标用户提供了有限数量手势的场景下。随后我们开发了一种正则化自编码器模型，用于生成合成的用户特定手势。我们表明，在训练中使用这些手势可提升认证系统的分类能力。通过该技术，我们能够在不会对误差率产生负面影响的情况下，减少将用户注册到类 WatchAuth 系统所需的手势数量。
引用
@article{arxiv.2307.05437,
title = {Improving the Security of Smartwatch Payment with Deep Learning},
author = {George Webber},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.05437},
year = {2023}
}
备注
Master's thesis, 74 pages. 32 figures