Mobile Keystroke Biometrics Using Transformers

要約

行動バイオメトリクスは、個人情報の盗難に対して効果的であることが証明されているだけでなく、ユーザーフレンドリーな認証方法と見なされています。
文献で最も人気のある特徴の1つは、私たちの社会におけるコンピューターとモバイルデバイスの大規模な展開によるキーストロークダイナミクスです。
このホワイトペーパーでは、フリーテキストシナリオでのキーストローク生体認証システムの改善に焦点を当てています。
このシナリオは、制御されていないテキスト状態、ユーザーの感情的および身体的状態の影響、および使用中のアプリケーションのために、非常に困難であると特徴づけられます。
これらの欠点を克服するために、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）などの深層学習に基づく方法が文献で提案されており、従来の機械学習方法よりも優れています。
ただし、これらのアーキテクチャには、レビューと改善が必要な側面がまだあります。
私たちの知る限り、これはトランスフォーマーに基づくキーストローク生体認証システムを提案する最初の研究です。
提案されたTransformerアーキテクチャは、5つの登録セッションのみを使用して人気のあるAaltoモバイルキーストロークデータベースで3.84％のEqual Error Rate（EER）値を達成し、文献の他の最先端のアプローチを大幅に上回っています。

要約(オリジナル)

Behavioural biometrics have proven to be effective against identity theft as well as be considered user-friendly authentication methods. One of the most popular traits in the literature is keystroke dynamics due to the large deployment of computers and mobile devices in our society. This paper focuses on improving keystroke biometric systems on the free-text scenario. This scenario is characterised as very challenging due to the uncontrolled text conditions, the influential of the user’s emotional and physical state, and the in-use application. To overcome these drawbacks, methods based on deep learning such as Convolutional Neural Networks (CNNs) and Recurrent Neural Networks (RNNs) have been proposed in the literature, outperforming traditional machine learning methods. However, these architectures still have aspects that need to be reviewed and improved. To the best of our knowledge, this is the first study that proposes keystroke biometric systems based on Transformers. The proposed Transformer architecture has achieved Equal Error Rate (EER) values of 3.84% in the popular Aalto mobile keystroke database using only 5 enrolment sessions, outperforming in large margin other state-of-the-art approaches in the literature.

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