要約
コンピュータ セキュリティの分野では、効率的で信頼性の高いユーザー認証方法の重要性がますます高まっています。
この論文では、継続的な認証のための一貫した指標としてのマウスの動きのダイナミクスの可能性を検討します。
「Team Fortress」と Poly Bridge という 2 つの対照的なゲーム シナリオでユーザーのマウスの動きのパターンを分析することで、高強度および低強度の UI インタラクションに固有の独特の行動パターンを調査します。
この研究は、さまざまな機械学習モデルを採用することで、従来の方法論を超えて拡張されています。
これらのモデルは、マウスの動きに反映されるユーザーの行動の微妙な点を捉えて解釈する際の有効性を評価するために慎重に選択されています。
この多面的なアプローチにより、ユーザーの対話パターンをより微妙かつ包括的に理解できるようになります。
私たちの調査結果は、マウスの動きのダイナミクスが継続的なユーザー認証の信頼できる指標として機能する可能性があることを明らかにしています。
この研究で採用されたさまざまな機械学習モデルは、ユーザー検証において有能なパフォーマンスを実証し、この分野で使用されていた以前の方法よりも改善されています。
この研究は、コンピュータのセキュリティを強化するための継続的な取り組みに貢献し、堅牢な認証システムの開発においてユーザーの行動、特にマウスのダイナミクスを活用する可能性を浮き彫りにします。
要約(オリジナル)
In the realm of computer security, the importance of efficient and reliable user authentication methods has become increasingly critical. This paper examines the potential of mouse movement dynamics as a consistent metric for continuous authentication. By analyzing user mouse movement patterns in two contrasting gaming scenarios, ‘Team Fortress’ and Poly Bridge we investigate the distinctive behavioral patterns inherent in high-intensity and low-intensity UI interactions. The study extends beyond conventional methodologies by employing a range of machine learning models. These models are carefully selected to assess their effectiveness in capturing and interpreting the subtleties of user behavior as reflected in their mouse movements. This multifaceted approach allows for a more nuanced and comprehensive understanding of user interaction patterns. Our findings reveal that mouse movement dynamics can serve as a reliable indicator for continuous user authentication. The diverse machine learning models employed in this study demonstrate competent performance in user verification, marking an improvement over previous methods used in this field. This research contributes to the ongoing efforts to enhance computer security and highlights the potential of leveraging user behavior, specifically mouse dynamics, in developing robust authentication systems.
arxiv情報
著者 | Rushit Dave,Marcho Handoko,Ali Rashid,Cole Schoenbauer |
発行日 | 2024-03-06 16:18:02+00:00 |
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