JP2000132514A - 個人認証方法 - Google Patents
個人認証方法Info
- Publication number
- JP2000132514A JP2000132514A JP10299316A JP29931698A JP2000132514A JP 2000132514 A JP2000132514 A JP 2000132514A JP 10299316 A JP10299316 A JP 10299316A JP 29931698 A JP29931698 A JP 29931698A JP 2000132514 A JP2000132514 A JP 2000132514A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- password
- learning
- time
- authentication
- personal
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Abstract
(57)【要約】
【課題】パスワードのみを用いて個人を認証するシステ
ムでは、パスワードの盗難による成り済ましが容易であ
るため、安全面に欠ける。 【解決手段】パスワードそのものに加えて、個人のパス
ワードの入力動作を学習し、それを認証手段とすること
で上記課題を解決する。
ムでは、パスワードの盗難による成り済ましが容易であ
るため、安全面に欠ける。 【解決手段】パスワードそのものに加えて、個人のパス
ワードの入力動作を学習し、それを認証手段とすること
で上記課題を解決する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、個人に割り当てら
れたパスワードだけでなく、個人のパスワード入力動作
を元にその個人を認証し、安全性を高めるための方法に
関する。個人認証を必要とするシステム、特にパスワー
ド入力を必要とするシステムのユーザ認証方に関する。
れたパスワードだけでなく、個人のパスワード入力動作
を元にその個人を認証し、安全性を高めるための方法に
関する。個人認証を必要とするシステム、特にパスワー
ド入力を必要とするシステムのユーザ認証方に関する。
【０００２】
【従来の技術】多くのコンピュータシステムへのログイ
ン時のセキュリティチェックでは個人にアクセス権を与
える前に、個人特有のパスワードでその個人を認証す
る。しかしパスワードの盗難や機械的なパスワード推測
で成りすましが容易であり、安全性に欠ける。特開平９
−２１２４５８号公報（公知例１と呼ぶ）は、機械によ
るパスワード推測を防止するために、単位時間当たりの
パスワード受信回数を計算し、それを特定の閾値と比較
する。
ン時のセキュリティチェックでは個人にアクセス権を与
える前に、個人特有のパスワードでその個人を認証す
る。しかしパスワードの盗難や機械的なパスワード推測
で成りすましが容易であり、安全性に欠ける。特開平９
−２１２４５８号公報（公知例１と呼ぶ）は、機械によ
るパスワード推測を防止するために、単位時間当たりの
パスワード受信回数を計算し、それを特定の閾値と比較
する。
【０００３】この閾値は機械によるパスワード推測時間
が手動によるパスワード入力より早いという仮定にもと
づいて設定される値である。したがって、パスワードの
単位時間当たりの入力回数が閾値を超えた場合、機械に
よるパスワードの推測が行われているとみなし、入力し
たパスワードを無効化することによって安全性を高めて
いる。
が手動によるパスワード入力より早いという仮定にもと
づいて設定される値である。したがって、パスワードの
単位時間当たりの入力回数が閾値を超えた場合、機械に
よるパスワードの推測が行われているとみなし、入力し
たパスワードを無効化することによって安全性を高めて
いる。
【０００４】特開平８−１６７８８号公報（公知例２と
呼ぶ）は、個人の複数の特徴、例えば、音声、指紋や筆
跡をパラメータとして、ニューラルネットワークに学習
させ、学習済のニューラルネットワークをその個人の認
証に用いることによってシステムの安全性を高めること
ができる。
呼ぶ）は、個人の複数の特徴、例えば、音声、指紋や筆
跡をパラメータとして、ニューラルネットワークに学習
させ、学習済のニューラルネットワークをその個人の認
証に用いることによってシステムの安全性を高めること
ができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】公知例１では手動でパ
スワードを入力する場合の平均的な入力時間的特徴を用
いることにより、手動でのパスワード入力と機械的なパ
スワード入力を区別するシステムであり、公知例2では
ニューラルネットワークに個人の身体的特徴を用いて認
証する方法が提案されたが、これらの公知例には以下の
問題点がある、第１問題点は、公知例1では個人個人の
特徴ではなく、平均的な特徴のみ用いる。そのため、機
械のパスワード入力速度を、手動での入力速度程度に調
整することによって、パスワードの推測を実現すること
が容易であり、他人による成り済ましが可能である問題
点がある。
スワードを入力する場合の平均的な入力時間的特徴を用
いることにより、手動でのパスワード入力と機械的なパ
スワード入力を区別するシステムであり、公知例2では
ニューラルネットワークに個人の身体的特徴を用いて認
証する方法が提案されたが、これらの公知例には以下の
問題点がある、第１問題点は、公知例1では個人個人の
特徴ではなく、平均的な特徴のみ用いる。そのため、機
械のパスワード入力速度を、手動での入力速度程度に調
整することによって、パスワードの推測を実現すること
が容易であり、他人による成り済ましが可能である問題
点がある。
【０００６】第２問題点は、公知例２ではニューラルネ
ットワークによって平均的な特徴ではなく、一人一人の
特徴を認識することができ、他人による成り済ましをよ
り困難にすることができるが、個人の特徴を取得するた
めに複雑な装置が必要となる。
ットワークによって平均的な特徴ではなく、一人一人の
特徴を認識することができ、他人による成り済ましをよ
り困難にすることができるが、個人の特徴を取得するた
めに複雑な装置が必要となる。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記問題点を解決するた
めに、本発明では個人登録時に従来のパスワード登録に
加えて、そのパスワードを構成する文字のタイピング動
作の特徴を学習させ、一人一人の特徴を認識できるよう
にする。機械によってパスワード自体の推測が成功して
も、個人の動作特徴を機械に真似させることは困難であ
り、個人の入力動作の特徴を用いることによって、前記
第１問題点が解決される。
めに、本発明では個人登録時に従来のパスワード登録に
加えて、そのパスワードを構成する文字のタイピング動
作の特徴を学習させ、一人一人の特徴を認識できるよう
にする。機械によってパスワード自体の推測が成功して
も、個人の動作特徴を機械に真似させることは困難であ
り、個人の入力動作の特徴を用いることによって、前記
第１問題点が解決される。
【０００８】また、入力動作事体の特徴を利用すること
により、パスワード入力装置以外の装置を必要としない
ため、前記第2問題点が解決される。
により、パスワード入力装置以外の装置を必要としない
ため、前記第2問題点が解決される。
【０００９】
【発明の実施の形態】図１に本発明の概略を示す。
【００１０】ユーザ名登録時、最初にユーザはユーザ名
等を入力後、学習用にパスワード入力を行い、これによ
り個人のタイピング時の特徴データを生成する。認証時
は同様にユーザ名を入力後パスワードを入力し、この時
のタイピングの特徴とユーザ名から検索した先の特徴デ
ータが照合され、本人と判定された場合に限り本コンピ
ュータへのアクセスを許可され、本人でないと判定され
た場合にはアクセスを許可しないものとする。なお学習
を繰り返すことにより個人特徴データの精度が高まり、
認証精度を高めることができる。
等を入力後、学習用にパスワード入力を行い、これによ
り個人のタイピング時の特徴データを生成する。認証時
は同様にユーザ名を入力後パスワードを入力し、この時
のタイピングの特徴とユーザ名から検索した先の特徴デ
ータが照合され、本人と判定された場合に限り本コンピ
ュータへのアクセスを許可され、本人でないと判定され
た場合にはアクセスを許可しないものとする。なお学習
を繰り返すことにより個人特徴データの精度が高まり、
認証精度を高めることができる。
【００１１】図２は本発明の概略を示すブロック図であ
る。
る。
【００１２】データ入力部１００は学習データ入力時と
認証データ入力時に、ユーザ名やパスワードの入力を行
う。学習時は、入力されたパスワードとそのタイピング
動作等の情報を学習部２００に渡し、それを元に個人特
徴データを生成し、個人特徴データ記憶部３００にて記
憶させる。
認証データ入力時に、ユーザ名やパスワードの入力を行
う。学習時は、入力されたパスワードとそのタイピング
動作等の情報を学習部２００に渡し、それを元に個人特
徴データを生成し、個人特徴データ記憶部３００にて記
憶させる。
【００１３】一方、学習が終了した後の認証時にはユー
ザはユーザ名等を入力後、パスワード入力を行い、入力
されたパスワードはまず、パスワードファイル上のパス
ワードと照合され、文字列が一致すれば、そのタイピン
グ時の情報はデータ入力部１００から認証部４００へと
渡り、認証部４００では、ユーザ名を元に個人特徴デー
タ記憶部３００から当該ユーザの個人特徴データを求
め、それとタイピング時の情報を元に照合し、本人であ
るか否かを判定する。
ザはユーザ名等を入力後、パスワード入力を行い、入力
されたパスワードはまず、パスワードファイル上のパス
ワードと照合され、文字列が一致すれば、そのタイピン
グ時の情報はデータ入力部１００から認証部４００へと
渡り、認証部４００では、ユーザ名を元に個人特徴デー
タ記憶部３００から当該ユーザの個人特徴データを求
め、それとタイピング時の情報を元に照合し、本人であ
るか否かを判定する。
【００１４】次にパスワードの学習について記す。
【００１５】本発明での学習とは次のことを示す。
【００１６】ｎ文字のパスワードが打鍵された場合、文
字と文字の打鍵の微少間隔はｎ−１個存在する。例えば
パスワードがｐｗｄの３文字であった場合、ｐとｗの
間、ｗとｄの間、計２個の微少時間の間隔がある。この
微少時間を先頭からｘ1、ｘ2、・・・とする。
字と文字の打鍵の微少間隔はｎ−１個存在する。例えば
パスワードがｐｗｄの３文字であった場合、ｐとｗの
間、ｗとｄの間、計２個の微少時間の間隔がある。この
微少時間を先頭からｘ1、ｘ2、・・・とする。
【００１７】ｘi：（ｉ＝１,２,・・・ｎ−１） ｎ文字のパスワード打鍵時の文字と文字の入力間隔の微
少時間 このｘiの各々に重みｗiを掛け合せた値の総和Ｘを定義
する。
少時間 このｘiの各々に重みｗiを掛け合せた値の総和Ｘを定義
する。
【００１８】ｗi：（ｉ＝１,２,・・・ｎ−１） ｘi に対応する重み
【００１９】
【数１】 Ｘ＝ｗ1×ｘ1＋ｗ2×ｘ2＋・・・・＝Σｗｘ このＸを元にパスワード入力者が本人か否かを判定する
関数ｆを定義する。説明上一例として以下のように定義
する。
関数ｆを定義する。説明上一例として以下のように定義
する。
【００２０】
【数２】ｙ＝ｆ(Ｘ) ｙ≧０ パスワード入力者は本人である。
【００２１】ｙ＜０ パスワード入力者は本人ではな
い。
い。
【００２２】学習時には、パスワード所有者本人が数
回、同一パスワードを入力する。このとき、ある学習時
と、別の学習時では、手入力ということもあり、打鍵入
力間隔の各ｘiは、全く同一である保証はなく、結局ｋ
回学習でパスワード入力した場合、各ｘiはｋ通りの値
がある。
回、同一パスワードを入力する。このとき、ある学習時
と、別の学習時では、手入力ということもあり、打鍵入
力間隔の各ｘiは、全く同一である保証はなく、結局ｋ
回学習でパスワード入力した場合、各ｘiはｋ通りの値
がある。
【００２３】一方で、これらｘiからＸを求め、ｆ(Ｘ)
を計算した場合、学習時はパスワード所有者本人が打鍵
入力しているため、ｆ(Ｘ)≧０とならねばならず、これ
を満たすようにｗiを逆算する。学習用にパスワードを
ｋ回入力した場合、この重みｗiはｋ回計算され、各回
ごとにｘiは異なるが各回ともｆ(Ｘ)≧０となるように
重みｗiを計算する。
を計算した場合、学習時はパスワード所有者本人が打鍵
入力しているため、ｆ(Ｘ)≧０とならねばならず、これ
を満たすようにｗiを逆算する。学習用にパスワードを
ｋ回入力した場合、この重みｗiはｋ回計算され、各回
ごとにｘiは異なるが各回ともｆ(Ｘ)≧０となるように
重みｗiを計算する。
【００２４】このように各回ｘiは異なるが、ｆ(Ｘ)≧
０を満たすように重みｗiを計算しなおす過程を本発明
では学習と名づける。学習を繰り返すことにより、より
多くの特徴を元に重みｗiを計算しなおすため、認証精
度が高められる。
０を満たすように重みｗiを計算しなおす過程を本発明
では学習と名づける。学習を繰り返すことにより、より
多くの特徴を元に重みｗiを計算しなおすため、認証精
度が高められる。
【００２５】なおｆ(Ｘ)の式の形態は上記の条件を満た
す範囲で任意である。またｆ(Ｘ)はＸの関数であるた
め、個人毎に異なるが、学習後のｆ(Ｘ)は個人特徴デー
タとともに個人特徴データ記憶部３００に記憶される。
す範囲で任意である。またｆ(Ｘ)はＸの関数であるた
め、個人毎に異なるが、学習後のｆ(Ｘ)は個人特徴デー
タとともに個人特徴データ記憶部３００に記憶される。
【００２６】次に学習により生成される個人特徴データ
について記す。図３は個人特徴データを示す。なお図３
では説明上、ｐ１、ｑ１等が記述されているが、これらは
各々の値を現す。
について記す。図３は個人特徴データを示す。なお図３
では説明上、ｐ１、ｑ１等が記述されているが、これらは
各々の値を現す。
【００２７】個人特徴データはパスワード入力者のタイ
ピング動作をデータ化したもので、後述する認証時に用
いるものを指す。具体的にはユーザ名の他に学習時のタ
イピング動作の特徴をデータ化したものとして上記のｗ
i、ｆ(Ｘ)を用いる。
ピング動作をデータ化したもので、後述する認証時に用
いるものを指す。具体的にはユーザ名の他に学習時のタ
イピング動作の特徴をデータ化したものとして上記のｗ
i、ｆ(Ｘ)を用いる。
【００２８】後述するように学習時には両手で打鍵入力
する場合と右手、左手のみでの入力も行うため、それぞ
れの場合のｗi及びｆ(Ｘ)が個人特徴データとして保存
される。
する場合と右手、左手のみでの入力も行うため、それぞ
れの場合のｗi及びｆ(Ｘ)が個人特徴データとして保存
される。
【００２９】次に認証について記す。認証とは、最初に
入力されたパスワードが、入力動作に関係なくパスワー
ド管理ファイル上のものと一致しているか判定し、一致
した場合に限り、上述した個人特徴データを用いた本人
か否かの判定を下すこととする。
入力されたパスワードが、入力動作に関係なくパスワー
ド管理ファイル上のものと一致しているか判定し、一致
した場合に限り、上述した個人特徴データを用いた本人
か否かの判定を下すこととする。
【００３０】入力されたパスワードがパスワード管理フ
ァイル上のものと不一致、または個人特徴データを元に
本人ではないと判定された場合、当該ユーザには本コン
ピュータへのアクセスを行わせない。
ァイル上のものと不一致、または個人特徴データを元に
本人ではないと判定された場合、当該ユーザには本コン
ピュータへのアクセスを行わせない。
【００３１】個人特徴データを用いて判定する方法は次
のとおり。
のとおり。
【００３２】認証時にパスワード入力者がｎ文字のパス
ワードを入力した場合、 先頭の文字と、２番目の文字の打鍵入力間隔をｔ1、 ２番目の文字と３番目の文字の打鍵入力間隔をｔ2、 ： ： ｎ−１番目の文字とｎ番目の文字の打鍵入力間隔をｔ−
1 とすると、パスワード入力者の個人特徴データであるｗ
i、ｆ(Ｘ)を読み出し、
ワードを入力した場合、 先頭の文字と、２番目の文字の打鍵入力間隔をｔ1、 ２番目の文字と３番目の文字の打鍵入力間隔をｔ2、 ： ： ｎ−１番目の文字とｎ番目の文字の打鍵入力間隔をｔ−
1 とすると、パスワード入力者の個人特徴データであるｗ
i、ｆ(Ｘ)を読み出し、
【００３３】
【数３】 Ｘ＝ｔ1ｗ1＋ｔ2ｗ2＋ｔ3ｗ3＋・・・＋ｔn-1ｗn-1
【００３４】
【数４】を求め、 ｙ＝ｆ(Ｘ)＝ｆ(ｔ1ｗ1＋ｔ2ｗ2＋ｔ3ｗ3＋・・・＋ｔn-1
ｗｎ−１） の値を計算し、 ｙ≧０ならば本人 ｙ＜０ならば本人ではない と判定する。
ｗｎ−１） の値を計算し、 ｙ≧０ならば本人 ｙ＜０ならば本人ではない と判定する。
【００３５】ユーザが同じパスワードの入力に熟達する
ことでパスワードの入力速度が速くなる等により、正し
く認証されない事態をまねく可能性がある。この問題を
解決するために、認証が成功する毎に、再学習を行い、
ユーザの少しつづの変化にも対応できるようにする。
ことでパスワードの入力速度が速くなる等により、正し
く認証されない事態をまねく可能性がある。この問題を
解決するために、認証が成功する毎に、再学習を行い、
ユーザの少しつづの変化にも対応できるようにする。
【００３６】またユーザが怪我等で、認証時片手のみで
の入力を強いられる場合も考えられるので、これに対応
するため、学習時には、両手だけでなく右手、左手のみ
での入力も学習させておくようにする。
の入力を強いられる場合も考えられるので、これに対応
するため、学習時には、両手だけでなく右手、左手のみ
での入力も学習させておくようにする。
【００３７】
【発明の効果】個人の入力動作特徴を認証手段の一つと
して用いるため、成り済ましをより困難にし、かつ学習
により本人の特徴を柔軟に記憶し対処するため、特別な
認証装置を必要とせず、極めて精度の高い認証を行え
る。
して用いるため、成り済ましをより困難にし、かつ学習
により本人の特徴を柔軟に記憶し対処するため、特別な
認証装置を必要とせず、極めて精度の高い認証を行え
る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の個人認証方法概略を示すフローチャー
ト。
ト。
【図２】本発明の個人認証方法概略を示すブロック図。
【図３】個人特徴データを示す図。
１００…データ入力部、 ２００…学習部、３００…個
人特徴データ記憶部、４００…認証部。
人特徴データ記憶部、４００…認証部。
Claims (3)
- 【請求項１】コンピュータシステムへのログイン時の個
人の認証方法において、その個人が入力したパスワード
と、その入力動作の個人固有の特徴を用いる認証方法。 - 【請求項２】コンピュータシステムへのログイン時の個
人の認証方法において、両手でのタイピング動作、片手
でのタイピング動作等、個人の複数の入力動作を学習
し、学習結果で個人認証を行うことを特徴とする個人認
証方法。 - 【請求項３】コンピュータシステムへのログイン時の個
人認証において、個人の入力動作の少しつづの変化に対
応できることを特徴とする個人認証方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10299316A JP2000132514A (ja) | 1998-10-21 | 1998-10-21 | 個人認証方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10299316A JP2000132514A (ja) | 1998-10-21 | 1998-10-21 | 個人認証方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000132514A true JP2000132514A (ja) | 2000-05-12 |
Family
ID=17870970
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10299316A Pending JP2000132514A (ja) | 1998-10-21 | 1998-10-21 | 個人認証方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000132514A (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002112340A (ja) * | 2000-09-28 | 2002-04-12 | Toshiba Corp | 移動機の本人認証システム及びその方法 |
| WO2003069491A1 (fr) * | 2002-02-15 | 2003-08-21 | Science Park Corporation | Procede d'authentification faisant appel a une caracteristique d'entree d'unite d'entree d'ordinateur, son programme et support enregistre de programme associe |
| WO2003069492A1 (fr) * | 2002-02-15 | 2003-08-21 | Science Park Corporation | Procede d'authentification individuelle utilisant une caracteristique de saisie sur un appareil de saisie par l'intermediaire d'un reseau, programme associe et support d'enregistrement contenant ce programme |
| JP5567753B1 (ja) * | 2013-04-08 | 2014-08-06 | 株式会社三菱東京Ｕｆｊ銀行 | 認証装置、金融取引装置、通信端末、情報処理装置およびプログラム |
| JP2017207939A (ja) * | 2016-05-19 | 2017-11-24 | 日本電信電話株式会社 | リスクベース認証装置、リスク判定モデル用学習データ生成装置、リスク判定モデル学習装置、リスク判定モデル用学習データ生成方法、リスク判定モデル学習方法、プログラム |
| JP2017211898A (ja) * | 2016-05-27 | 2017-11-30 | 日本電信電話株式会社 | 学習システム、特徴学習装置、その方法、及びプログラム |
| JP2018147326A (ja) * | 2017-03-07 | 2018-09-20 | ヤフー株式会社 | 生成装置、生成方法及び生成プログラム |
| CN109304714A (zh) * | 2017-07-28 | 2019-02-05 | 发那科株式会社 | 机器学习装置以及用户识别装置 |
-
1998
- 1998-10-21 JP JP10299316A patent/JP2000132514A/ja active Pending
Cited By (16)
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| US10614369B2 (en) | 2017-07-28 | 2020-04-07 | Fanuc Corporation | Machine learning device and user identification device |
| CN109304714B (zh) * | 2017-07-28 | 2020-08-07 | 发那科株式会社 | 机器学习装置以及用户识别装置 |
| DE102018210957B4 (de) * | 2017-07-28 | 2021-05-12 | Fanuc Corporation | Maschinelle Lernvorrichtung und Benutzeridentifikationsvorrichtung |
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