Συνεχής Αυθεντικοποίηση Χρήσης Κινητού Τηλεφώνου με Δεδομένα Βαδίσματος
Creators: name: Γεωργιάδης, Βασίλειος Χρήστος Σταύρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Αυθεντικοποίηση Χρήστη
Μηχανική Μάθηση
Δεδομένα βαδίσματος
User Authentication
Machine Learning
Gait data

description: Στον τομέα της κυβερνοασφάλειας, μελετώνται νέοι τρόποι άμυνας με στόχο την αποτροπή επιθέσεων και τη χρήση συστημάτων από κακόβουλους χρήστες. Μια από τις μεθόδους που έχουν αναπτυχθεί είναι η Συνεχής Έμμεση Αυθεντικοποίηση Χρήστη σε κινητά τηλέφωνα. Τα κινητά τηλέφωνα περιέχουν πλέον μεγάλο όγκο δεδομένων είτε της προσωπικής είτε της επαγγελματικής ζωής ενός ατόμου και συνεπώς είναι αναγκαία η διασφάλισή τους με αποτελεσματικούς τρόπους. Παρόλο που παραδοσιακοί τρόποι κλειδώματος όπως το κλείδωμα με κωδικό PIN ή το δακτυλικό αποτύπωμα αποτελούν ένα επίπεδο ασφάλειας, είναι εύκολο τα παρακάμψει κανείς κατά τη διάρκεια κλοπής (εκβιασμό) ή εφαρμόζοντας διάφορες τεχνικές. Αντίθετα, η συνεχής αυθεντικοποίηση δεν γίνεται στιγμιαία αλλά διαρκώς, με αποτέλεσμα ακόμα και σε περίπτωση κλοπής η συσκευή να κλειδώσει αφού απομακρυνθεί ο κακόβουλος χρήστης. Η μέθοδος αυτή αξιοποιεί δεδομένα που συλλέγονται από τους αισθητήρες των συσκευών κατά την βάδιση. Κάθε άτομο παρουσιάζει μια συγκεκριμένη συμπεριφορά που καθορίζεται από τα μοτίβα που ακολουθούν τα δεδομένα κατά τη δραστηριότητά του, τα οποία εντοπίζονται με χρήση Τεχνικών Μηχανικής Μάθησης. Έτσι, το σύστημα μπορεί συνεχώς να ελέγχει αν τα δεδομένα του εκάστοτε χρήστη ταιριάζουν με αυτά του πραγματικού, στον οποίο έχει εκπαιδευτεί, και σε περίπτωση εντοπισμού κακόβουλου χρήστη μπορεί να κλειδώσει η συσκευή. Αν και αυτή η προσέγγιση έχει τη δυνατότητα να βελτιώσει την ασφάλεια, έχει επίσης ορισμένες προκλήσεις, όπως ο χρόνος που απαιτείται για την εγγραφή ενός χρήστη, η απόδοση των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης σε δεδομένα πραγματικού κόσμου και η λάθος απόφαση του συστήματος. Σε αυτή τη μελέτη αναπτύχθηκε ένα σύστημα που αυθεντικοποιεί τον πραγματικό χρήστη σε τέσσερις δραστηριότητες (περπάτημα, τρέξιμο, ανέβασμα σκάλας και κατέβασμα σκάλας). Στην δραστηριότητα «τρέξιμο» εμφανίστηκαν τα καλύτερα αποτελέσματα. Συνολικά το σύστημα αναγνώρισε με επιτυχία τους κακόβουλους χρήστες για όλες τις δραστηριότητες χωρίς όμως να συμβαίνει το ίδιο και για τον πραγματικό χρήστη τον οποίο για τις δραστηριότητες «περπάτημα», «ανέβασμα σκάλας» και «κατέβασμα σκάλας» ταξινομούσε συχνά ως κακόβουλο χρήστη.
description: In the field of cyber security, new ways of defense are being studied with the aim of preventing attacks and the use of systems by malicious users. One of the developed methods is Continuous Implicit User Authentication for mobile devices. Mobile phones contain a large amount of data, either of a person's personal or professional life and for this reason it is important to prevent them being accessed by illegal users. Although traditional locking methods such as locking with a PIN code or fingerprint are a level of security it is easy to bypass during theft (blackmail) or via application of various techniques. On the contrary, the continuous authentication does not take place instantaneously but continuously. As a result, in case an illegal user tries to use the device, it locks after he walks away since the malicious user will be recognized. This method utilizes data collected by the devices' sensors while walking. Each person exhibits a specific behavior determined by the patterns that follow the data during users’ activity, which are identified using Machine Learning Techniques. Thus, the system can constantly check whether the data captured by the device matches thοse of the real user on which it has been trained, and in case of detection of a malicious user, the device is locked. Although this approach has the potential to improve security, it also has some challenges, such as the time it takes for a user to register, the performance of machine learning algorithms on real world data, and the possible wrong decisions of the system. In this study, a system was developed that authenticates the real user during four activities (walking, running, upstairs, and downstairs). Overall, the system successfully identified malicious users for all activities. However, results are different for the real user in activities "walk", "climb stairs" and "descend stairs", in which it often classified the real user as a malicious user.
description: Σε συνεργασία με: Λογιστικής και Χρηματοοικονομικής (Πανεπιστήμιο Μακεδονίας)