• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.956-961
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• 2006

키스트로크 시간간격은 컴퓨터사용자의 검증 및 인식에서 분별적인 특징이 될 수 있다. 본 논문은 키스트로크 시간간격을 특징으로, 신경망의 역전파 알고리즘과 Bayesian 분류기, 그리고 k-NN을 이용한 분류기의 사용자 인식 성능을 비교 실험하였다. 실험 결과, 사용자당 샘플의 개수가 작을 경우에는 k-NN 알고리즘이 가장 성능이 좋았고, 사용자당 샘플의 개수가 많을 경우에는 Bayesian 분류기의 성능이 가장 뛰어난 결과를 보였다. 따라서 웹기반 온라인 사용자인식을 위해서는 사용자별 키스트로크 샘플의 수에 따라 k-NN이나 Bayesian 분류기를 선택적으로 사용하는 것이 바람직할 것으로 보인다.

• 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.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제8권4호
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• pp.19-25
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• 2016

There are many free applications that need users to sign up before they can use the applications nowadays. It is difficult to choose a suitable password for your account. If the password is too complicated, then it is hard to remember it. However, it is easy to be intruded by other users if we use a very simple password. Therefore, biometric-based approach is one of the solutions to solve the issue. The biometric-based approach includes keystroke dynamics on keyboard, mice, or mobile devices, gait analysis and many more. The approach can integrate with any appropriate machine learning algorithm to learn a user typing behavior for authentication system. Preprocessing phase is one the important role to increase the performance of the algorithm. In this paper, we have proposed ensemble-by-session (EBS) method which to operate the preprocessing phase before the training phase. EBS distributes the dataset into multiple sub-datasets based on the session. In other words, we split the dataset into session by session instead of assemble them all into one dataset. If a session is considered as one day, then the sub-dataset has all the information on the particular day. Each sub-dataset will have different information for different day. The sub-datasets are then trained by a machine learning algorithm. From the experimental result, we have shown the improvement of the performance for each base algorithm after the preprocessing phase.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.202-206
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• 2006

오늘날 패스워드 인증과 키 분배는 컴퓨터 환경에서 중요하다. 패스워드 기반의 시스템은 패스워드를 사용자가 기억하기 쉽다는 장점 때문에 널리 사용 되고 있다. 하지만, 패스워드는 작은 공간에서 선택되어지기 때문에 패스워드 추측 공격을 포함한 다양한 공격에 취약점을 나타낸다. 본 논문에서는 최근에 제안된 새로운 패스워드 인증 기법을 분석하고, 서버 위장 공격, 서버 속임 공격과 패스워드 추측 공격에 취약하다는 것을 보인다. 또한, 패스워드 기반의 기법을 설계할 때는 주의해야 한다는 점에 대해 논하고, IEEE 1363.2와 같은 표준을 사용해 CK 프로토콜을 강하게 하는 법에 대해 간단히 보인다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.871-883
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• 2016

PC의 입력 장치인 키보드 중 RF 신호를 이용한 무선 키보드의 사용은 꾸준히 증가하고 있다. 특히 2.4 GHz 대역을 사용하는 무선 키보드는 현재 가장 많이 사용되고 있으며 이에 대한 취약점이 2010년부터 보고되고 있다. 본 논문은 기존 연구되어진 마이크로소프트 2.4 GHz 무선 키보드 취약점을 기반으로 안드로이드 스마트폰을 이용한 2.4 GHz 무선 키보드 키 스트로크 분석 및 주입 기능을 모두 갖춘 원격 제어 시스템을 제안하고, 제안된 시스템을 이용해 실제 2.4 GHz 무선 키보드를 사용하는 사용자의 민감한 정보의 노출 위험성을 실험을 통해 보인다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권6호
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• pp.656-661
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• 2015

본 연구의 목적은 스마트폰이나 태블릿 PC와 같이 문자 입력이 수월하지 않은 모바일 기기에서 사용자로 하여금 최소한의 키입력을 통해 최대한 빠르고 정확히 원하는 단어를 얻을 수 있도록 도와주는 단어 자동완성 시스템의 성능을 평가하는 것이다. 우리는 트위터에서 대량의 데이터를 수집하였으며, 수집된 데이터의 사용빈도에 따라 유니그램(unigram) 사전과 바이그램(bigram) 사전을 각각 구축하였다. 구축된 사전을 사용한 단어 자동완성 시스템의 성능을 평가하였으며 기존의 평가방법보다 단어 자동완성 기능의 특성을 잘 반영한 키입력 수익률과 복원율을 새로운 평가 방법으로 제안하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.652-655
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• 2006

최근 핸드폰 같은 휴대용 단말기의 용도는 통화 이외에도 예금, 증권, 결제, 신원확인 등과 같은 다양한 어플리케이션으로 발전하고 있다. 본 논문에서는 키스트로크 기반의 사용자 인증을 이용한 모바일 보안강화 방안에 대하여 논의한다. 키스트로크 다이나믹스 패턴분석은 사용자가 특정 문자열을 타이핑할 때의 입력 패턴을 고려한 분석 방법이다. 본 연구는 휴대단말기의 짧은 암호사용의 문제점을 극복하기 위하여 인공리듬과 템포 큐를 활용하였으며, 높은 분류 성능을 보여주었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.3055-3073
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• 2019

In this paper, a new user identification method is presented using real environmental human-computer-interaction (HCI) behavior data to improve method usability. User behavior data in this paper are collected continuously without setting experimental scenes such as text length, action number, etc. To illustrate the characteristics of real environmental HCI data, probability density distribution and performance of keyboard and mouse data are analyzed through the random sampling method and Support Vector Machine(SVM) algorithm. Based on the analysis of HCI behavior data in a real environment, the Multiple Kernel Learning (MKL) method is first used for user HCI behavior identification due to the heterogeneity of keyboard and mouse data. All possible kernel methods are compared to determine the MKL algorithm's parameters to ensure the robustness of the algorithm. Data analysis results show that keyboard data have a narrower range of probability density distribution than mouse data. Keyboard data have better performance with a 1-min time window, while that of mouse data is achieved with a 10-min time window. Finally, experiments using the MKL algorithm with three global polynomial kernels and ten local Gaussian kernels achieve a user identification accuracy of 83.03% in a real environmental HCI dataset, which demonstrates that the proposed method achieves an encouraging performance.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권40호
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• pp.337-365
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• 2015

본 연구의 목적은 소셜네트웍게임에서 사용자 중독에 대한 새로운 모델을 제안하고자 한다. 본 모델은 논리적 특성과 정서적 특성에서 유래한다. 논리적 특성은 기능(F), 키스트록(K), 목표(G)로 구성된다. 정서적 특성은 감정(E), 사교(S), 감성(A)으로 구성된다. 30명의 참가자를 통해서 예비조사를 실시하여 설문문항의 적합성, 대략적인 모형의 타당성 및 연구의 방향성 등을 점검하였다. 이후 본 연구에서 300명의 피험자를 대상으로 조사를 실시하였다. 그중 261명만 채택하였다. 왜냐하면 39명은 SNG 게임을 전혀 해보지 않았으며 설문 응답에 불성실하게 이행하여 본 연구에서 제외하였다. 본 연구는 부분최소자승-구조방정식모델링 기법을 활용하여 가설검증을 하였다. 그 결과 모형적합도가 높게 나타났으며 12가지 가설 가운데 11가지가 유의미한 효과가 발생하였다(H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7, H8, H9, H10, H12). 그러나 유일한 가설 H11인 소셜네트워크중독과 키스트록 간에는 유의미한 효과가 발생하지 않았다. 본 연구는 소셜네트워크게임 개발을 위한 사용자 행동을 이해하며 중독의 기저를 밝히는데 기초가 되는 탐색적 연구가 될 것으로 기대된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.1004-1011
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• 2016

본 논문에서는 개인용 유선 키보드의 한 형태인 Universal Serial Bus(USB) 키보드의 마이크로 컨트롤러 칩을 통해서 방사되는 누설 전자파를 측정하고 복원하는 방법을 제시하였다. 누설 전자파를 분석함으로써 키보드를 통해서 어떤 정보가 입력되었는지 알 수 있으므로 비밀번호 등의 개인정보 누설, 도청 등 정보 보안상의 문제가 발생한다. USB 키보드는 신호 전송 메커니즘에 따라 누설 전자파를 발생시킨다. 누설 전자파는 대수 주기 안테나와 광대역 수신기를 이용하여 측정하였고, 신호 처리 알고리즘을 이용하여 분석하였다.