異なるグループ間で均等な不正行為検出が保証されているか？
提案されたシステムの公平性を評価する際に、異なる人口統計グループ間での均等性は重要です。深層学習モデルを用いたキーストロークとマウス移動特徴量を組み合わせた方法では、異なる年齢、性別、地域のグループにおいても同様の真陰率（TNR）レベル（約98％-99％）が達成されました。これは、不正行為検出システムが異なる人口統計グループに対して公平であることを示唆しています。表1からも分かるように、各グループ内で一貫したパフォーマンスが確認されました。