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2022 年度 研究成果報告書

同軸型アダプティブ生体センサと機械学習による高度生体電磁偽装物検出技術の創生

研究課題

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研究課題/領域番号 20H04189
研究種目

基盤研究(B)

配分区分補助金
応募区分一般
審査区分 小区分60070:情報セキュリティ関連
研究機関立命館大学

研究代表者

前田 忠彦  立命館大学, 情報理工学部, 教授 (40351324)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
キーワード生体認証 / 指紋認証 / 生体検知 / CSRR / 機械学習 / ニューラスネットワーク / Autoencoder / バイオメトリックス
研究成果の概要

指紋認証や静脈認証装置の脆弱性を排除し,生体偽装攻撃に対抗するためには,従来の生体認証装置が認証処理に利用する生体情報源とは原理的に異なる情報源に基づく高精度生体検知技術への研究着手が急務である.照合対象が非生体の偽装物を含むか?を判別する方式として,「電磁応答特性に基づく生体検知技術」が提案されている.この生体検知技術を発展させ,「極めて高度な偽装物」が将来出現した場合にも,生体認証を防衛する技術を構築することは重要である.本報告は,人体の電磁応答という攻撃側が遠隔的に取得・模擬することが原理的に困難である生体情報に基づく,新しい生体検知技術の高度化要素技術に関する研究成果を記述している.

自由記述の分野

ワイヤレスシステム

研究成果の学術的意義や社会的意義

人体指紋の撮像画像を判定基準として使用する指紋認証方式は,多要素認証を構成する重要要素技術の一つであり,情報社会のセキュリティを支える技術として期待されている.一方,日常生活においては素手で活動することが一般的であり,外部に露出している人体指紋情報を判定情報源とする判定方式は,本人が意識しない状況下で指紋撮像や残留指紋から指紋が複製される本質的な脆弱性が存在している.本研究では外部から遠隔では取得することが出来ない生体電磁応答特性を指紋認証に適用することに注目し,独自の生体検知センサ構造に機械学習アルゴリズムを組み合わせることで,高度偽装物に対抗するための指紋認証高度化要素技術を検討した.

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公開日: 2024-01-30  

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