ウダ リュウヤ
宇田 隆哉 所属 コンピュータサイエンス学部 コンピュータサイエンス学科 職種 准教授 |
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言語種別 | 日本語 |
発行・発表の年月 | 2022/03 |
形態種別 | 学術講演予稿集(学会、研究会を含む) |
標題 | Deep One Class Neural Networkを用いて作成した偽の署名に対する攻撃耐性の評価 |
執筆形態 | 共著 |
掲載誌名 | 情報処理学会研究報告 |
掲載区分 | 国内 |
出版社・発行元 | 情報処理学会 |
巻・号・頁 | 2022-CSEC-96(50),1-5頁 |
総ページ数 | 5 |
担当区分 | 最終著者 |
著者・共著者 | 中嶋優貴, 新井瑠月, 宮島将, 金山匠之介, 西山雄貴, 宇田隆哉 |
概要 | 筆跡を真似することで署名を偽造する攻撃があり,この攻撃によって,クレジットカードの不正利用などの被害が生じる可能性がある.既存研究に,アナログ手法で収集した筆跡の鑑定や,本人判定を入力リズムで行うもの等があるが,機械学習による判定や GAN などの機械によって生成された文字の鑑定は行っていない.本稿では筆跡のなりすまし防止の一環として,入力された文字が機械によるものか人間によるものかの判別を機械学習により行った.評価した結果,すべての被験者において分類精度が高いという結果になった.これは,筆跡の太さに依存していると考えられ,筆跡の太さを知らない攻撃者は筆跡のなりすましに成功しない可能性があることが分かった. |