深層学習を用いた筋電位による多要素個人認証の複数点測定による高精度化

• 研究課題/領域番号: 24K14948
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60070:情報セキュリティ関連
• 研究機関: 宮崎大学
• 研究代表者: 山場 久昭 宮崎大学, 工学部, 准教授 (60260741)
• 研究分担者: 岡崎 直宣 宮崎大学, 工学部, 教授 (90347047) ; 油田 健太郎 宮崎大学, 工学部, 准教授 (30433410) ; 臼崎 翔太郎 宮崎大学, 工学部, 特別助教 (70996785)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円); 2024年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
• キーワード: ユーザ認証 / 筋電位 / ジェスチャ / 多点計測

研究開始時の研究の概要

近年、スマートフォンやタブレットが普及しているが、パスワードが覗き見によって盗まれてしまい、端末を不正に使用されてしまうという問題が起きてきている。この問題を解決するため、指紋などの生体情報を用いた生体認証が注目されている。これら生体情報は、一生涯変化することがないために認証に用いる情報として有効ではある。しかし逆にそれが漏洩してしまった場合、別のものに変更できないことが大きな欠点である。そこで生体情報の一つである筋電位（筋肉を動かす際に生じる電位差）を利用し、前腕部の動作（ジェスチャ）の組み合わせをパスワードとする。ジェスチャの順番を変えることにより、パスワードの変更が可能となる。