Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.12
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pp.2899-2910
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2014
In this paper, we present method that verifies the validity of inputted message rather than showing last character on virtual keyboard. This encrypts password and valid input only can receive right feedback. This is implemented on Android phone and tested. This shows higher security than former method by 68.23% and accuracy shows 100%. This secure keypad is practical and secure so this can replace current input keypad without difficulty.
User-authentication process is necessary in Fintech Service. Especially, authentication on smartphones are carried out through PIN which is inputted through virtual keypads on touch screen. Attacker can analogize password by watching touched letter and position over the shoulder or using high definition cameras. To prevent password spill, various research of virtual keypad techniques are ongoing. It is hard to design secure keypad which assures safety by fluctuative keypad and enhance convenience at once. Also, to reconfirm user whether password is wrongly pressed, the inputted information is shown on screen. This makes the password easily exposed through high definition cameras or Google Class during recording. This research analyzed QWERTY based secure keypad's merits and demerits. And through these features, creating Tetris shaped keypad and piece them together on Android environment, and showing inputted words as Tetris shape to users through smart-screen is suggested for the ways to prevent password spill by recording.
Due to the development of fintech technology, financial transactions using smart phones are being activated. The password for user authentication during financial transactions is entered through the virtual keypad displayed on the screen of the smart phone. When the password is entered, the attacker can find out the password by capturing it with a high-resolution camera or spying over the shoulder. A virtual keypad with security applied to prevent such an attack is difficult to input on a small touch-screen, and there is still a vulnerability in peeping attacks. In this paper, the entire keypad is divided into several groups and displayed on a small screen, touching the group to which the character to be input belongs, and then touching the corresponding character within the group. The proposed method selects the group to which the character to be input belongs, and displays the keypad in the group on a small screen with no more than 10 keypads, so that the size of the keypad can be enlarged more than twice compared to the existing method, and the location is randomly placed, hence location of the touch attacks can be blocked.
Due to the widespread propagation of mobile platforms such as smartphones and tablets, financial and e-commercial transactions based on these mobile platforms are growing rapidly. Unlike PCs, almost all mobile platforms do not provide physical keyboards or mice but provide virtual keypads using touchscreens. For this reason, an attacker attempts to obtain the coordinates of touches on the virtual keypad in order to get actual key values. To tackle this vulnerability, financial applications for mobile platforms use secure keypads, which change position of each key displayed on the virtual keypad. However, these secure keypads cannot protect users' private information more securely than the virtual keypads because each key has only 2 or 3 positions and moreover its probability distribution is not uniform. In this paper, we analyze secure keypads used by the most financial mobile applications, point out the limitation of the previous research, and then propose a more general and accurate attack method on the secure keypads.
Mobile devices provide various services through payment and authentication by inputting important information such as passwords on the screen with the virtual keypads. In order to infer the password inputted by the user, the attacker captures the user's touch location information. The attacker is able to infer the password by using the location information or to obtain password information by peeping with Google Glass or Shoulder Surfing Attack. As existing secure keypads place the same letters in a set order except for few keys, considering handy input, they are vulnerable to attacks from Google Glass and Shoulder Surfing Attack. Secure keypads are able to improve security by rearranging various shapes and locations. In this paper, we propose secure keypads that generates 13 different shapes and sizes of Tetris and arranges keypads to be attached one another. Since the keypad arranges different shapes and sizes like the game, Tetris, for the virtual keypad to be different, it is difficult to infer the inputted password because of changes in size even though the attacker knows the touch location information.
In the fintech environment, ensuring secure financial transactions with smartphones requires authenticating the device owner. Smartphone authentication techniques encompass a variety of approaches, such as passwords, biometrics, SMS authentication, and more. Among these, password-based authentication is commonly used and highly convenient for user authentication. Although it is a simple authentication mechanism, it is susceptible to eavesdropping and keylogging attacks, alongside other threats. Security keypads have been proposed to address vulnerabilities in password input on smartphones. One such innovation is a group keypad, resistant to attacks that guess characters based on touch location. However, improvements are needed for user convenience. In this study, we aim to propose a method that enhances convenience while being resistant to eavesdropping and recording attacks on the existing group keypad. The proposed method uses new signs to allow users to verify instead of the last character confirmation easily and employs dragging-to-touch for blocking recording attacks. We suggest diverse positioning methods tailored for domestic users, improving efficiency and security in password input compared to existing methods.
Most smartphone use virtual keypads based on touch-pad. The virtual keypads often make typographical errors because of the physical limitations of device such as small screen and limited input methods. To resolve this problem, many similar word-finding methods have been studied. In the paper, we propose an edit distance method (a well-known string similarity measure) that is modified to consider various types of virtual keypads. The proposed method effectively covers typographical errors in various keypads by converting an input string into a physical key sequence and by reflecting characteristics of virtual keypads to edit scores. In the experiments with various keypads, the proposed method showed better performances than a typical edit distance method.
Kim, Hyun-jun;Kwon, Hyeok-dong;Kwon, Yong-bin;Seo, Hwa-jeong
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.5
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pp.622-629
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2019
VR(Virtual Reality), which provides realistic services in virtual reality, provides a similar experience using a Head Mounted Display(HMD) device. When the HMD device is worn, it can not recognize the surrounding environment and it is easy to analyze the input pattern of the user with the Shoulder Surfing Attack(SSA) when entering the Personal Identification Number(PIN). In this paper, we propose a method to safeguard the user's password even if the hacker analyzes the input pattern while maintaining the user's convenience. For the first time, we implemented a new type of virtual keypad that deviates from the existing rectangle shape according to the VR characteristics and implemented the lock object for intuitive interaction with the user. In addition, a smart glove using the same sensor as the existing input devices of the VR and a PIN input method suitable for the rotary type are implemented and the safety of the SSA is verified through experiments.
Mobile devices such as mobile phones or PDAs are considered as main interlace tools in ubiquitous computing environment. For searching information in mobile device, it should be possible for user to input some text as well as to control cursor for navigation. So, we should find efficient interlace method for text input in limited dimension of mobile devices. This study intends to suggest a new approach to mobile interaction using camera based virtual keyboard for text input in mobile devices. We developed a camera based virtual keyboard prototype using a PC camera and a small size LCD display. User can move the prototype in the air to control the cursor over keyboard layout in screen and input text by pressing a button. The new interaction method in this study is evaluated as competitive compared to mobile phone keypad in left input efficiency. And the new method can be operated by one hand and make it possible to design smaller device by eliminating keyboard part. The new interaction method can be applied to text input method for mobile devices requiring especially small dimension. And this method can be modified to selection and navigation method for wireless internet contents on small screen devices.
Modeling hand poses and tracking its movement are one of the challenging problems in computer vision. There are two typical approaches for the reconstruction of hand poses in 3D, depending on the number of cameras from which images are captured. One is to capture images from multiple cameras or a stereo camera. The other is to capture images from a single camera. The former approach is relatively limited, because of the environmental constraints for setting up multiple cameras. In this paper we propose a method of reconstructing 3D hand poses from a 2D input image sequence captured from a single camera by means of Belief Propagation in a graphical model and recognizing a finger clicking motion using a hidden Markov model. We define a graphical model with hidden nodes representing joints of a hand, and observable nodes with the features extracted from a 2D input image sequence. To track hand poses in 3D, we use a Belief Propagation algorithm, which provides a robust and unified framework for inference in a graphical model. From the estimated 3D hand pose we extract the information for each finger's motion, which is then fed into a hidden Markov model. To recognize natural finger actions, we consider the movements of all the fingers to recognize a single finger's action. We applied the proposed method to a virtual keypad system and the result showed a high recognition rate of 94.66% with 300 test data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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