Siber Güvenlik Yürüyüş Kimlik Doğrulaması

Yürüyüş Kimlik Doğrulaması

2 yıl önce     Siber Güvenlik 0
Yürüyüş Kimlik Doğrulaması

Gerçek dünya testleri, yeni araştırmaya göre, yürüyüş kimlik doğrulamasının akıllı telefonları ve diğer mobil cihazları siber suçlardan korumanın uygun bir yolu olabileceğini göstermiştir.

Plymouth Üniversitesi tarafından yürütülen bir araştırma, akıllı telefon kullanıcılarından günlük aktivitelerini yapmalarını isterken, mobil cihazlarındaki hareket sensörleri adım kalıpları hakkında veri topladı.

Sonuçlar, sistemin bir kişinin yürüyüşünü tanımada ortalama %85 civarında doğru olduğunu gösterdi ve bu rakam, normal ve hızlı yürürken bu rakam neredeyse %90'a yükseldi.

Şu anda dünya çapında 6,3 milyardan fazla akıllı telefon kullanıcısı, cihazlarını çok çeşitli hizmetler sağlamak ve hassas ve gizli bilgileri depolamak için kullanıyor.

Parolalar, PIN'ler ve biyometri gibi kimlik doğrulama mekanizmaları mevcut olsa da, çalışmalar bu tür yaklaşımların güvenlik ve kullanılabilirlik düzeylerinin önemli ölçüde değiştiğini göstermiştir.

Computers & Security'de yazan araştırmacılar, çalışmanın - uygun bir çerçeve içinde - yürüyüş tanımanın bireyleri ve verilerini potansiyel suçlardan korumak için uygun bir teknik olabileceğini gösterdiğini söylüyorlar.

Plymouth'un Siber Güvenlik, İletişim ve Ağ Araştırma Merkezi'nden akademisyenler, daha güvenli ve kullanılabilir çözümler sağlamak için bir dizi yenilikçi kimlik doğrulama mekanizması geliştirmeye odaklandı.

Bu çalışma, çok algoritmik bir yürüyüş tanıma sisteminin değerlendirilmesi yoluyla bu önceki çalışma üzerine inşa edilmiştir ve bunu gerçek dünya verilerini kullanarak ilk uygulayan kişidir.

Araştırma için yaşları 18 ile 56 arasında değişen 44 katılımcının her birinden yedi ila 10 gün boyunca dünya çapında erişilebilir bir akıllı telefon cihazı taşımaları istendi.

Farklı fiziksel aktiviteler sırasında cihazın jiroskopu ve ivmeölçer tarafından yakalanan sensör verilerini kaydetmek için akıllı telefonu bir kemer çantasına yerleştirmeleri istendi.

Her katılımcı, test süresince ortalama 4.000 örnek aktivite üretti ve bunlar, merdiven inip çıkmanın yanı sıra normal ve hızlı yürümeyi gösteren kayıtlara ayrıldı.

Bu, normal ve hızlı yürüyüş için sırasıyla %11,38 ve %11,32'lik bir potansiyel hata oranı gösterdi; bu rakam, katılımcılar aşağı ve yukarı çıkarken sırasıyla %24,52 ve %27,33'e yükseldi.

Araştırmacılar, bunun, daha geniş bir yürüyüş faaliyeti grubunu otomatik olarak ayırt etme yeteneğini daha da geliştirme ihtiyacını vurguladığını, böylece tanımlamaya yönelik çok algoritmik bir yaklaşımın belirli yürüme özelliklerini hedefleyebilmesini sağladığını söylüyorlar.

Plymouth Üniversitesi'nde Siber Güvenlik ve Dijital Adli Tıp Profesörü ve kısa süre önce Chartered Institute of Information Security'nin Fellow'u olan Nathan Clarke şunları söyledi: "Akıllı telefonlar geliştikçe, güvenlik kontrolleri önemli ölçüde ilerlemek zorunda kaldı. Bu, önemli bir ilerlemeye yol açtı. Kullanıcıların hem cihazlarını hem de içerdikleri çok sayıda uygulamayı tekrar tekrar doğrulama ihtiyacı duyduğu kullanıcı kimlik doğrulamasında artış.Yürüme kimlik doğrulaması, gerekli düzeyde kişisel bilgileri yakalamanın müdahaleci olmayan bir yolu olarak ortaya çıkmıştır, ancak - şimdiye kadar - tüm testler kontrollü bir ortamda gerçekleşmiştir.

"Yürüyüş tanıma tek başına kullanılabilir ve uygun kimlik doğrulamanın yanıtı olmayacak, ancak siber cephanelik içinde bir kullanıcının kimliğine ilişkin daha güçlü bir farkındalık yaratmaya katkıda bulunabilecek kritik derecede önemli bir araç oluşturabilir. Bu çalışma, ilk kez bunun dışında olduğunu gösteriyor. laboratuvar kontrollü koşullar, gerçekçi olarak hangi düzeyde performans elde edilebileceği. Performans seviyelerinin etkilendiği açık; ancak çalışma, çoğu kullanıcı için bu sorunların kabul edilebilir bir düzeye kadar aşılabileceğini de göstermiştir."

 

Plymouth Üniversitesi. "Gerçek dünya çalışması, akıllı telefon güvenliğini artırmak için yürüyüş kimlik doğrulamasının potansiyelini gösteriyor." Günlük Bilim. ScienceDaily, 10 Aralık 2021. <www.sciencedaily.com/releases/2021/12/211210093023.htm>.
AliExpress WW
AliExpress WW
    Bu habere henüz bir yorum yazılmamış. İlk yorumu siz yazın!