Pattern-based behavioral biometric authentication using artificial neural networks

Abstract

Elektronik endüstrisindeki ve dijital çağdaki hızlı ilerlemeye göre, hassas ve özel bilgileri toplamak ve depolamak için akıllı cihazların kullanımı son yıllarda katlanarak artmaktadır. Bu verilerin cihaza fiziksel olarak erişebilecek yetkisiz kullanıcılara ifşa edilmesini önlemek için farklı koruma programları önerilmektedir. Bu planlardan bazıları, basit saldırılara karşı duyarlılıklarına veya davetsiz misafirlerin kabul ettiği saldırı stratejilerindeki gelişmelere bağlı olarak eski haline gelmiştir. Bu nedenle, bu özellikleri çoğaltma zorluğuna göre kullanıcıları tanımak ve doğrulamak için biyometrik özelliklerin kullanımına daha fazla dikkat çekilmektedir. Bununla birlikte, fizyolojik biyometrik özelliklerin toplanması ve depolanması, kullanıcıların bu tür kimlik doğrulama şemalarını desteklememesinin temel nedeni olan mahremiyete tehdit oluşturabilir. Daha fazla gizlilik koruma alternatifi, fizyolojik yerine davranışsal özelliklere dayanan kimlik doğrulama şemalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Davranışsal biyometriklerin toplanması ve depolanması, kullanıcının gizliliğine yönelik tehdit oluşturmaz, bu nedenle kullanıcılar, gizliliklerinden endişe duymadan bu tür programları benimseyebilirler. Bununla birlikte, davranışsal biyometrelerin sağlamlığı fizyolojikten daha düşüktür ve bu da bu tür programların performansına sınırlamalar getirir. Bu nedenle, bu çalışmada, Yapay Sinir Ağları (YSA) davranışsal biyometrideki varyasyonları ele almak ve her kullanıcı için daha güçlü tanımlayıcılar üretmek için kullanılmıştır. Önerilen yöntem, akıllı cihazları dokunmaya duyarlı ekranlarla korumak için yaygın olarak kullanılan grafiksel gizli kalıbın çizimi sırasında davranışsal biyometrileri toplamak için tasarlanmıştır. Oluşturulan sabit boyutlu tanımlayıcı, her kullanıcının bir desen çizme biçimini açıklayan 128 değer içerir, böylece aynı kalıp kullanılsa bile, farklı kullanıcılar için farklı tanımlayıcılar oluşturulur. Daha sonra, bir şablon olarak depolanan tanımlayıcı ile girişimden toplanan arasındaki arasındaki Öklid mesafesini ölçerek, mesafe bir eşik değerinden düşükse, kullanıcı tanınabilir ve doğrulanabilir. Önerilen sistem için bir Evrişimsel Sinir Ağı (CNN), Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve Geçitli Rekürren Birim (GRU) sinir ağları değerlendirilir. Sonuçlar, GRU sinir ağı tarafından oluşturulan tanımlayıcıların, önerilen sistemin en yüksek performansını ürettiğini, sadece% 6.91'lik Eşit Hata Oranı (EER) verdiğini göstermektedir.

The use of smart devices to collect and store sensitive and private information has been increasing exponentially in recent years, according to the rapid progress in the electronics industry and the digital era. Different protection schemes are being proposed to protect these data from being revealed to unauthorized users that may gain physical access to the device. Some of these schemes have become obsolete, according to their sensitivity toward simple attacks or the development in the attacking strategies adopted by the intruders. Thus, more attention is being applied to the use of biometric features to recognize and authenticate users, according to the difficulty of replicating such features. However, the collection and storage of physiological biometric features can pose threats to the privacy of the users, which is the main reason behind not favoring such authentication schemes. A more privacy-conserving alternative has been widely employed in authentication schemes, which relies on behavioral features instead of the physiological. The collection and storage of behavioral biometric do not pose threats toward the privacy of the user, hence, users can adopt such schemes without worrying about their privacy. However, the robustness of the behavioral biometrics is lower than physiological, which imposes limitations to the performance of such schemes. Thus, in this study, Artificial Neural Networks (ANNs) are employed to handle variations in the behavioral biometrics and produce more robust descriptors per each user. The proposed method is designed to collect behavioral biometrics during the drawing of the graphical secret pattern that is widely used to protect smart devices with touch-sensitive screens. The generated fixed-size descriptor contains 128 values that describe the unique way each user draws a pattern, so that, even when the same pattern is used, different descriptors are generated for different users. Then, by measuring the Euclidean distance between the descriptor stored as a template and the one collected from the attempt, the user can be recognized and authenticated if the distance is lower than a threshold value. A Convolutional Neural Network (CNN), Long- Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) neural networks are evaluated for the proposed system. The results show that the descriptors generated by the GRU neural network have produced the highest performance of the proposed system, with only 6.91% Equal Error Rate (EER).