• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.127-137
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• 2019

패스워드, 패턴 락, 지문인식 등의 기존 스마트폰 인증 기술은 사용자의 높은 자각을 요구하며 한번 인증이 되면 재인증 절차 없이 모든 정보에 접근이 허용되는 일시적 인증이다. 이를 보완하기 위해 최근 스마트폰 사용자의 기기 사용 패턴 및 행동을 기반으로 한 행위 기반 인증이 주목받고 있다. 하지만 기존의 연구는 사용자 중심의 연구가 아닌 인증의 정확도를 높이는 연구가 중점적으로 수행되었다. 인증은 사람이 직접 사용하는 것이므로 사용자 인식의 분석이 필요하다. 본 연구는 인증을 강화하고 빈번히 발생하는 인증에 대한 사용 편의성을 향상시키기 위해 행위 기반 인증 기술에 대해 사용자 중심의 연구를 수행한다. 이를 위해 기존의 행위 기반 인증에 대한 연구를 바탕으로 인증 요소를 선별하고 이에 대한 인식 및 행위 기반 인증 기법의 수용에 대한 인식을 분석한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.17-22
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• 2020

현재 많은 연구가 진행되고 있는 행위 기반 인증 기술은 다른 인증 기술들에 비해서 인증의 인식률을 높이는데 많은 데이터의 장기간 추출이 필요하다. 본 논문은 안드로이드 환경의 스마트폰에 내재되어있는 터치 센서와 자이로스코프를 이용하여 그동안의 행위 기반 인증 연구에서 사용 되었던 행위 특징 데이터들 중에서 핵심적인 최소한의 데이터들만을 이용하기 위해 사용자에게 다섯 차례의 측정을 요구하여 다섯 번의 터치스크린 화면을 터치 하는 방식으로 총 6가지의 행위 특징 데이터를 수집하였고 다음 터치 측정으로 넘어가는 동안의 데이터들의 변화 값에 평균 값을 구하여 이 값과 측정값의 코사인 유사도 측정을 수행하여 코사인 유사도 허용 범위를 생성 한 후, 인증 시도 데이터의 코사인 유사도 값과 비교하는 방식의 사용자 행위 기반 인증 방식을 제안한다. 본 논문을 통해서 적은 수의 특징 데이터와 실험자수 환경에서도 코사인 유사도 인증 범위에 적용되는 임계값을 조절하는 방식을 통해서 최초 EER 37.6%에서 최종 EER 1.9%의 높은 성능을 증명하는데 성공하였다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.31-36
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• 2016

사용자 인증은 네트워크 보안하는 첫 번째 단계이다. 인증의 유형은 많이 있으며, 하나 이상의 인증 방식은 네트워크 내의 사용자의 인증을 보다 안전하게 한다. 하지만 생체 인증 제외하고, 대부분의 인증 방법은 복사 할 수 있다. 또한 다른 사람이 타인의 인증을 악용 할 수 있다. 따라서, 하나 이상의 인증 방식은 안전한 인증을 위해 사용되어야한다. 보안을 너무 강조하게 되면 비효율적이기 때문에, 효율적이면서 안전한 시스템을 구축하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문은 사용자의 행동에 기초하여 인증 방안을 제시한다. 본 논문에서 제시한 방법은 안전하고 효율적인 통신을 제공하여 클라우드 기반의 모든 시스템에서 사용자 인증에 적용될 수 있으며, 빅데이터 분석을 통한 보다 정확한 사용자 인증을 통해 안전한 통신에 기여할 것으로 기대한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.63-76
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• 2023

Identity and access management in cloud computing is one of the leading significant issues that require various security countermeasures to preserve user privacy. An authentication mechanism is a leading solution to authenticate and verify the identities of cloud users while accessing cloud applications. Building a secured and flexible authentication mechanism in a cloud computing platform is challenging. Authentication techniques can be combined with other security techniques such as intrusion detection systems to maintain a verifiable layer of security. In this paper, we provide an interactive, flexible, and reliable multi-factor authentication mechanisms that are primarily based on a proposed Authentication Method Selector (AMS) technique. The basic idea of AMS is to rely on the user's previous authentication information and user behavior which can be embedded with additional authentication methods according to the organization's requirements. In AMS, the administrator has the ability to add the appropriate authentication method based on the requirements of the organization. Based on these requirements, the administrator will activate and initialize the authentication method that has been added to the authentication pool. An intrusion detection component has been added to apply the users' location and users' default web browser feature. The AMS and intrusion detection components provide a security enhancement to increase the accuracy and efficiency of cloud user identity verification.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.361-371
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• 2017

스마트폰 기기 내에 저장되는 사용자 정보가 다양화되어 개인정보에 대한 위협도 함께 증가하고 있다. 패턴 잠금, 지문 인식 등 다양한 사용자 인증 기술이 스마트폰에 적용되어 있으나 사용자 의존적, 거부감 유발 등의 한계점을 보이고 있다. 최근 주목받고 있는 행위 기반 인증은 기기 사용과 동시에 인증이 가능하여 사용자에게 높은 편의성을 제공하나 타 인증 기술에 비해 정확도가 낮아 이를 개선하기 위한 연구가 꾸준히 수행되고 있다. 본 연구에서는 이전 연구에서 고려되지 않았던 앱 사용 정보를 새로운 인증 요소로 활용하는 방법을 제안한다. 또한 실제 앱 사용 상황을 고려한 데이터 수집 및 분석을 통해 제안 기술의 성능을 상세하게 분석한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.4076-4092
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• 2019

Nowadays, most users access internet through mobile applications. The common way to authenticate users through websites forms is using passwords; while they are efficient procedures, they are subject to guessed or forgotten and many other problems. Additional multi modal authentication procedures are needed to improve the security. Behavioral authentication is a way to authenticate people based on their typing behavior. It is used as a second factor authentication technique beside the passwords that will strength the authentication effectively. Keystroke dynamic rhythm is one of these behavioral authentication methods. Keystroke dynamics relies on a combination of features that are extracted and processed from typing behavior of users on the touched screen and smart mobile users. This Research presents a novel analysis in the keystroke dynamic authentication field using two features categories: timing and no timing combined features. The proposed model achieved lower error rate of false acceptance rate with 0.1%, false rejection rate with 0.8%, and equal error rate with 0.45%. A comparison in the performance measures is also given for multiple datasets collected in purpose to this research.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.81-87
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• 2014

Password-based authentication using smart card provides two factor authentications, namely a successful login requires the client to have a valid smart card and a correct password. While it provides stronger security guarantees than only password authentication, it could also fail if both authentication factors are compromised ((1) the user's smart card was stolen and (2) the user's password was exposed). In this case, there is no way to prevent the adversary from impersonating the user. Now, the new technology of biometrics is becoming a popular method for designing a more secure authentication scheme. In terms of physiological and behavior human characteristics, biometric information is used as a form of authentication factor. Biometric information, such as fingerprints, faces, voice, irises, hand geometry, and palmprints can be used to verify their identities. In this article, we review the biometric-based authentication scheme by Cheng et al. and provide a security analysis on the scheme. Our analysis shows that Cheng et al.'s scheme does not guarantee any kind of authentication, either server-to-user authentication or user-to-server authentication. The contribution of the current work is to demonstrate these by mounting two attacks, a server impersonation attack and a user impersonation attack, on Cheng et al.'s scheme. In addition, we propose the enhanced authentication scheme that eliminates the security vulnerabilities of Cheng et al.'s scheme.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.65-71
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• 2017

This paper proposes a smart phone authentication method based on user's behavior and habit that is an authentication method against shoulder surfing attack and brute force attack. As smart phones evolve not only storage of personal data but also a key means of financial services, the importance of personal information security in smart phones is growing. When user authentication of smart phone, pattern authentication method is simple to use and memorize, but it is prone to leak and vulnerable to attack. Using the features of the smart phone pattern method of the user, the pressure applied when touching the touch pad with the finger, the size of the area touching the finger, and the time of completing the pattern are used as feature vectors and applied to user authentication security. First, a smart phone user models and stores three parameter values as prototypes for each section of the pattern. Then, when a new authentication request is made, the feature vector of the input pattern is obtained and compared with the stored model to decide whether to approve the access to the smart phone. The experimental results confirm that the proposed technique shows a robust authentication security using subjective data of smart phone user based on habits and behaviors.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.65-72
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• 2022

본 논문에서는 암호 없는(Passwordless) 사용자 환경에서 제로 트러스트(zero trust) 기반 복합 생체 인증을 제안한다. 다양한 FIDO 2.0(Fast Identity Online) 거래 인증 플랫폼 연동을 위한 메타버스와 연계를 설계한다. 특히, 스마트 단말기의 위치정보와 지자기 센서, 가속기 센서 및 복합인증(MFA, Multi-Factor Authentication)을 위한 생체정보 등을 적용한다. 이때, 조도 및 온도/습도 등 상황인식을 바탕으로 2차 인증으로 복잡한 인증을 통해 사용자 환경에 따른 적응형 복합 인증 플랫폼을 제시한다. 그 결과 사용자 환경에 따라 지문인식과 홍채인식, 얼굴인식, 음성 등 행동 패턴으로 다양한 제로 트러스트를 기반으로 2차 사용자 인증이 가능하다. 또한 FIDO 플랫폼의 복합 통합 인증 연계 결과를 확인하고, FIDO2.0을 이용한 거래 인증 연계 플랫폼의 인증 정확도를 개선하고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권2호
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• pp.523-538
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• 2018

Keystroke dynamics user authentication is a behavior-based authentication method which analyzes patterns in how a user enters passwords and PINs to authenticate the user. Even if a password or PIN is revealed to another user, it analyzes the input pattern to authenticate the user; hence, it can compensate for the drawbacks of knowledge-based (what you know) authentication. However, users' input patterns are not always fixed, and each user's touch method is different. Therefore, there are limitations to extracting the same features for all users to create a user's pattern and perform authentication. In this study, we perform experiments to examine the changes in user authentication performance when using feature vectors customized for each user versus using all features. User customized features show a mean improvement of over 6% in error equal rate, as compared to when all features are used.