Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.9
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pp.65-73
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2012
The traditional text-based password is vulnerable guessing, dictionary attacks, keyloggers, social engineering, stole view, etc. these vulnerability effect more serious problem in a mobile environment. In this study, By using the pattern number to enter the password of an existing four-digit numeric password, User easily use to new password system. The technology on pattern based numerical password authorization proposed in this paper would intensify the security of password which holds existing 10 numbers of cases by authorizing a user and would not invade convenience of use by providing high security and making users memorize only four numbers like old method. Making users not have inconvenience and raising complexity, it would have a strength to an shoulder surfing attack of an attacker. So I study password system that represents the shape-based of number. I propose the new password system to prevent peeking attacks and Brute-force attack, and this proposal is to review the security and usability.
Balilo, Benedicto B. Jr.;Gerardo, Bobby D.;Medina, Ruji P.;Byun, Yung-Cheol
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.12
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pp.1899-1904
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2017
This paper presents a new one-time password approach generated based on $4{\times}4$ pattern schedule. It demonstrates generation of passkey from initial seed of random codes and mapping out in table pattern schedule which will produce a new form of OTP scheme in protecting information or data. The OTP-2FA has been recognized by many organizations as a landmark to authentication techniques. OTP is the solution to the shortcomings of the traditional user name/password authentication. With the application of OTP, some have benefited already while others have had second thoughts because of some considerations like cryptographic issue. This paper presents a new method of algorithmic approach based on table schedule (grid authentication). The generation of OTP will be based on the random parameters that will be mapped out in rows and columns allowing the user to form the XY values to get the appropriate values. The algorithm will capture the values and extract the predefined characters that produce the OTP codes. This scheme can work in any information verification system to enhance the security, trust and confidence of the user.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.5
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pp.2674-2697
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2019
Identity authentication is a crucial line of defense for network security, and passwords are still the mainstream of identity authentication. So far trawling password attacking has been extensively studied, but the research related with personal information is always sporadic. Probabilistic context-free grammar (PCFG) and Markov chain-based models perform greatly well in trawling guessing. In this paper we propose a systematic targeted attacking model based on structure partition and string reorganization by migrating the above two models to targeted attacking, denoted as TG-SPSR. In structure partition phase, besides dividing passwords to basic structure similar to PCFG, we additionally define a trajectory-based keyboard pattern in the basic grammar and introduce index bits to accurately characterize the position of special characters. Moreover, we also construct a BiLSTM recurrent neural network classifier to characterize the behavior of password reuse and modification after defining nine kinds of modification rules. Extensive experimental results indicate that in online attacking, TG-SPSR outperforms traditional trawling attacking algorithms by average about 275%, and respectively outperforms its foremost counterparts, Personal-PCFG, TarGuess-I, by about 70% and 19%; In offline attacking, TG-SPSR outperforms traditional trawling attacking algorithms by average about 90%, outperforms Personal-PCFG and TarGuess-I by 85% and 30%, respectively.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.5
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pp.656-661
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2022
Password with a combination of 4-digit numbers has been widely adopted for various authentication systems (such as credit card authentication, digital door lock systems and so on). However, this system could not be safe because the 4-digit password can easily be stolen by predicting it from the fingermarks on the keypad or display screen. Furthermore, due to the prolonged COVID-19 pandemic, contactless method has been preferred over contact method in authentication. This paper suggests a new password input method based on eyeblink pattern analysis in video sequence. In the proposed method, when someone stands in front of a camera, the sequence of eyeblink motions is captured (according to counting signal from 0 to 9 or 9 to 0), analyzed and encoded, producing the desired 4-digit decimal numbers. One does not need to touch something like keypad or perform an exaggerated action, which can become a very important clue for intruders to predict the password.
A new optical one-time password (OTP) authentication method using digital holography is proposed, which enhances security strength in the authentication system. A challenge-response optical OTP algorithm based on two-factor authentication is presented using two-step phase-shifting digital holography, and two-way authentication is also performed using challenge-response handshake in both directions. Identification (ID), password (PW), and OTP are encrypted with a shared key by applying phase-shifting digital holography, and these encrypted pieces of information are verified by each party by means of the shared key. The encrypted digital holograms are obtained by Fourier-transform holography and are recorded on a CCD with 256 quantized gray-level intensities. Because the intensity pattern of such an encrypted digital hologram is distributed randomly, it guards against a replay attack and results in higher security level. The proposed method has advantages, in that it does not require a time-synchronized OTP, and can be applied to various authentication applications. Computer experiments show that the proposed method is feasible for high-security OTP authentication.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.167-168
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2019
Lately, variety of algorithms using encryption technology has been adopted as methods of unlocking smartphone. It is advancing toward the direction to solve through human biometrics technology which has already succeeded in commercialization. These include finger print recognition, face recognition, and iris recognition. In this study, we selected biometrics recognition technology and pattern recognition and password input methods which are already commercialized as evaluation items. The evaluation items are five algorithms including finger print recognition, face recognition iris recognition, pattern recognition and password input method. Based on these algorithms, analytic hierarchy process is used to analyze the preference of smartphone users. Also, the theoretical implications are presented based on the analysis results.
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.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.4
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pp.903-910
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2016
As smart mobile devices having touchscreens are growingly deployed, a pattern lock system, which is one of the graphical password systems, has become a major authentication mechanism. However, a user's unlocking behaviour leaves smudges on a touchscreen and they are vulnerable to the so-called smudge attacks. Smudges can help an adversary guess a secret pattern correctly. Several advanced pattern lock systems, such as TinyLock, have been developed to resist the smudge attacks. In this paper, we study an automated smudge attack that employs machine learning techniques and its effectiveness in comparison to the human-only smudge attacks. We also compare Android pattern lock and TinyLock schemes in terms of security. Our study shows that the automated smudge attacks are significantly advanced to the human-only attacks with regard to a success ratio, and though the TinyLock system is more secure than the Android pattern lock system.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.53-55
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2015
최근 사용자 인증을 요구하는 시스템들은 사용자의 개인정보를 안전하게 지키기 위해 패스워드를 주기적으로 변경하거나 영문자, 숫자 그리고 특수문자를 혼합한 복잡한 구조를 사용한다. 그러나 패스워드를 관리하는 사용자들은 기억에 의존하고 있으며, 쉽게 기억하기 위해 단순한 패스워드 사용을 선호한다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 개인정보를 안전하게 지키기 위해 사용자 인증에 필요한 패스워드를 주기적으로 변경하고, 복잡한 구조를 갖도록 패턴 기반의 동적 패스워드 생성 기법을 제안한다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.24
no.6
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pp.1045-1053
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2014
In this paper, we assume that the information leakage through side-channel signal may occur from the card payment terminal and newly introduce a real application attack model. The attack model is a side channel attack based on vibration signals, which are detected by a small sensor attached on card terminal by attacker. This study is similar to some other studies regarding side channel attack. However, this paper is different in that it is based on the non-language model. Because the financial transaction information such as a card number, password, mobile phone number and etc cannot have a constant pattern. In addition, there was no study about card terminal. Therefore, this new study is meaningful. We collected vibration signals on card terminal with a small wireless sensor and analyzed signal data with statistical signal processing techniques using spectrum of frequency domain and principal component analysis and pattern recognition algorithms. Finally, we evaluated the performances by using real data from the sensor.
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