JP2018101168A

JP2018101168A - 認証装置および認証方法

Info

Publication number: JP2018101168A
Application number: JP2016245071A
Authority: JP
Inventors: 元高橋; Hajime Takahashi; 高橋　　元; 晴佳鈴木; Haruka Suzuki; 香央里藤村; Kaori Fujimura; 中村　亨; Toru Nakamura; 亨中村; 幸由大田; Yukiyoshi Ota
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2016-12-19
Filing date: 2016-12-19
Publication date: 2018-06-28

Abstract

【課題】オンラインでの学習においてユーザの利便性を損なわずになりすましを防止すること。【解決手段】取得部１５ａが、ウェアラブルデバイスを装着したユーザによる操作デバイスの操作ログと該操作時の筋電とを取得し、学習部１５ｂが、操作の種別ごとに筋電の時系列変化の特徴を学習し、分類部１５ｃが、学習された特徴に基づいて、取得された筋電を操作の種別ごとに分類し、判定部１５ｄが、分類された操作のうち、実際に操作されたものの割合を示す正確性と、実際に操作されたもののうち、分類された操作の割合を示す網羅性との度合いを示す評価値が所定の閾値を超えて高い場合に、筋電の時系列変化の特徴が学習されたユーザによる操作と判定する。【選択図】図２

Description

本発明は、認証装置および認証方法に関する。

従来、大規模数のユーザがいつでもどこでも好きな時間にオンラインで学習することができるｅラーニングのプラットフォームとして、ＭＯＯＣ（Massive Open Online Courses、大規模公開オンライン講座）が知られている。ＭＯＯＣでは、オンラインで学習するユーザに対して、条件を満たせば終了証等が交付されスキルの証明が可能である。そのため、学習者になりすました替え玉による学習（以下、なりすましと記す）を防止する必要がある。

そこで、例えば、ウェブカメラで学習者を撮影して人手により監視するサービスが利用されている（非特許文献１参照）。また、開始時に学習者を認証した後のなりすましを困難にする技術が知られている（特許文献１参照）。また、ジョイスティック等のコンピュータの操作を補助する操作デバイスが知られている（非特許文献２，３参照）。

特開２０１１−５３９６９号公報

"THE GLOBAL GO-TO for SECURE ONLINE TESTING"、[online]、ProctorU Inc.、［２０１６年１１月０８日検索]、インターネット＜URL:http://www.proctoru.com/＞「コンピュータ操作を補助する装置」、[online]、［２０１６年１１月１７日検索]、インターネット＜URL:http://www.nise.go.jp/kadaibetsu/manual/kiki-setsumei.pdf＞鎌田実、寺島義人、志水俊晴、齋藤俊雄、藤井直人、「Ｗ２１５重度障害者向けジョイスティック操縦簡易自動車の研究」、福祉工学シンポジウムＣＤ−ＲＯＭ論文集、日本機械学会、２００１年８月７日、Ｎｏ．０１−５

しかしながら、監視サービスの利用が必須であると、オンラインでの学習の提供が困難になる場合があった。また、従来の技術では、学習中に再度認証が必要となり、ユーザの利便性が著しく損なわれていた。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、オンラインでの学習においてユーザの利便性を損なわずになりすましを防止することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る認証装置は、ウェアラブルデバイスを装着したユーザによる操作デバイスの操作ログと該操作時の筋電とを取得する取得部と、前記操作の種別ごとに前記筋電の時系列変化の特徴を学習する学習部と、前記特徴に基づいて、取得された筋電を操作の種別ごとに分類する分類部と、分類された操作のうち、実際に操作されたものの割合を示す正確性と、実際に操作されたもののうち、分類された操作の割合を示す網羅性との度合いを示す評価値が所定の閾値を超えて高い場合に、前記筋電の時系列変化の特徴が学習されたユーザによる操作と判定する判定部と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、オンラインでの学習においてユーザの利便性を損なわずになりすましを防止することができる。

図１は、本発明の一実施形態に係る認証装置の概要を説明するための説明図である。図２は、認証装置の概略構成を例示する模式図である。図３は、操作の分類を説明するための説明図である。図４は、認証処理手順を示すフローチャートである。図５は、認証プログラムを実行するコンピュータを例示する図である。

以下、図面を参照して、本発明の一実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。

［認証装置の概要］
図１は、本実施形態に係る認証装置の概要を説明するための説明図である。図１に例示するように、認証装置は、ユーザによるジョイスティックやキーボード等の操作デバイスＣの操作ログと、操作時にユーザの上腕や手首等で発生する筋電とを時系列に取得する。ウェアラブルデバイスＷは、装着したユーザを認証するとともに、このユーザの筋電を計測し、認証装置に出力する。

認証装置は、取得した筋電の時系列変化（ＥＭＧ、EelectroMyoGraｍ）すなわち筋電パターンの特徴量を抽出して事前に学習する。また、認証装置１は、ユーザの筋電を取得して、操作に応じた筋電パターンの特徴量を抽出し、学習された特徴量と照合することにより、いずれの操作が行われたかの分類を行う。その後、認証装置１は、分類結果を評価して、認証されたユーザ本人による操作か否かを判定する。これにより、認証装置１は、操作デバイスＣを操作しているユーザの真正性を認証する。

［認証装置の構成］
図２は、認証装置１の概略構成を例示する模式図である。図２に例示するように、認証装置１は、パソコン等の汎用コンピュータで実現され、入力部１１、出力部１２、通信制御部１３、記憶部１４、および制御部１５を備える。

入力部１１は、キーボードやマウス等の入力デバイスを用いて実現され、操作者による入力操作に対応して、制御部１５に対して処理開始などの各種指示情報を入力する。本実施形態において、入力部１１には、操作デバイスＣが含まれる。

出力部１２は、液晶ディスプレイなどの表示装置、プリンター等の印刷装置等によって実現される。また、通信制御部１３は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等で実現され、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネットなどの電気通信回線を介したウェアラブルデバイスＷやサーバ装置等の外部の装置と制御部１５との通信を制御する。

記憶部１４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、後述する認証処理により学習される操作の種別ごとの筋電パターンの特徴量等が記憶される。なお、記憶部１４は、通信制御部１３を介して制御部１５と通信する構成でもよい。

制御部１５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を用いて実現され、メモリに記憶された処理プログラムを実行する。これにより、制御部１５は、図２に例示するように、取得部１５ａ、学習部１５ｂ、分類部１５ｃおよび判定部１５ｄとして機能する。

取得部１５ａは、ウェアラブルデバイスＷを装着したユーザによる操作デバイスＣの操作ログと該操作時の筋電とを取得する。

本実施形態において、ユーザは、上腕や手首等にウェアラブルデバイスＷを装着し、予め対応付けて登録されているウェアラブルデバイスＷの識別情報等により認証される。また、本実施形態において、操作デバイスＣとしてジョイスティックが用いられる。このジョイスティックの操作は、図３に例示するように、上下左右の４領域のうちの１つの領域に向けて傾ける４種の操作に分類される。

そして、取得部１５ａは、操作デバイスＣから入力された、ユーザによる操作デバイスＣの操作の種別と時刻とを含む操作ログを取得する。また、取得部１５ａは、ウェアラブルデバイスＷから、操作に伴ってユーザの上腕や手首等に発生する筋電を時系列に取得する。本実施形態において、ウェアラブルデバイスＷに配置されたｎ個のセンサーにより、同時刻のｎ個の筋電が計測される。

また、取得部１５ａは、各操作に対応する筋電の時系列データの特徴量を抽出する。例えば、取得部１５ａは、以下に説明するように、各操作に対応する筋電の時系列データの特徴を表す特徴ベクトルを算出する。

例えば、本実施形態において、取得部１５ａは、ｎ個のセンサーにより同時に計測されたユーザの複数箇所における同時刻の筋電の０．１秒間の時系列データを取得する。そして、取得部１５ａは、それぞれの筋電の時系列データについての平均、分散、標準偏差、最大値、最小値および絶対値の和からなる６ｎ次元の特徴量を算出する。また、取得部１５ａは、ｎ個のセンサーによる各時系列データの絶対値の和の総和で表される１次元の運動強度を算出する。これにより、取得部１５ａは、各操作に対応する筋電の時系列データの特徴を表す（６ｎ＋１）次元の特徴ベクトルを算出する。

図２の説明に戻る。学習部１５ｂは、操作の種別ごとに筋電の時系列変化の特徴を学習する。具体的に、学習部１５ｂは、ＳＶＭ（Support Vector Machine）等で実現され、各操作の種別と、各操作時の筋電の時系列データから抽出された特徴量との関係の事前学習を行う。操作の種別とは、例えば、ジョイスティックの上下左右のいずれか１方向への傾斜が例示される。ここで取得された操作ログ、各操作の種別と各操作時の筋電の時系列データから抽出された特徴量との関係は、記憶部１４に格納される。

分類部１５ｃは、学習された特徴に基づいて、取得された筋電を操作の種別ごとに分類する。具体的に、分類部１５ｃは、事前学習の後に、ウェアラブルデバイスＷで認証されたユーザから取得部１５ａにより取得された筋電の時系列データから抽出された特徴量を用いて、ジョイスティックの４種の操作（図３参照）に分類する。すなわち、抽出された特徴量と、記憶部１４の各操作と各操作時の筋電の時系列データから抽出された特徴量との関係を対比させることにより、ユーザの操作が４種の操作のいずれに該当するかを判定する。

判定部１５ｄは、分類された操作のうち、実際に操作されたものの割合を示す正確性と、実際に操作されたもののうち、分類された操作の割合を示す網羅性との度合いを示す評価値が所定の閾値を超えて高い場合に、筋電の時系列変化の特徴が学習されたユーザによる操作と判定する。

ここで、正確性（Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ）とは、操作が正確に分類された度合いを意味し、分類された操作のうち、同時刻の操作ログと対照して実際に操作されたものの割合で表される。また、網羅性（Ｒｅｃａｌｌ）とは、操作がもれなく分類された度合いを意味し、同時刻の操作ログと対照して実際に操作されたもののうち、分類された操作の割合で表される。正確性と網羅性とは、いずれも０から１の間の値をとる。

本実施形態において、判定部１５ｄは、正確性と網羅性との度合いを示す評価値として、次式（１）に示すＦ−ｍｅａｓｕｒｅ（Ｆ値）を算出する。

上記式（１）に示す評価値（Ｆ−ｍｅａｓｕｒｅ）が大きいほど、筋電の時系列変化の特徴が学習されたユーザすなわちウェアラブルデバイスＷで認証されたユーザと同一人物である可能性が高いということができる。したがって、判定部１５ｄは、上記式（１）に示す評価値が、予め設定された所定の閾値より大きい場合に、ウェアラブルデバイスＷで認証されたユーザによる操作と判定する。一方、この評価値が所定の閾値以下の場合には、判定部１５ｄは、替え玉によるなりすましと判定する。

なお、閾値は、ウェアラブルデバイスＷで認証されたユーザ本人による操作か替え玉によるなりすましかの判定の厳密性を勘案して、予め実験等により設定されればよい。

［認証処理］
次に、図４を参照して、本実施形態に係る認証装置１による認証処理について説明する。図４は、認証処理手順を示すフローチャートである。図４のフローチャートは、例えば、認証処理の開始を指示する操作入力があったタイミングで開始される。

学習部１５ｂは、取得部１５ａにより取得された、ユーザによる操作デバイスＣの操作ログと、操作に伴って発生するユーザの筋電の時系列データとを用いて、操作の種別ごとの筋電の時系列データの特徴量を学習する（ステップＳ１）。

分類部１５ｃが、学習部１５ｂにより学習された特徴量に基づいて、取得部１５ａにより取得された筋電の時系列データを操作の種別ごとに分類する（ステップＳ２）。

判定部１５ｄが、分類された結果の正確性と網羅性との度合いを示す評価値であるＦ−ｍｅａｓｕｒｅが所定の閾値を超えて高い場合に、筋電の時系列変化の特徴が学習されたユーザすなわちウェアラブルデバイスＷにより認証されたユーザ本人による操作と判定する。一方、この評価値が所定の閾値以下の場合には、判定部１５ｄは、替え玉によるなりすましと判定する（ステップＳ３）。これにより、一連の認証処理が終了する。

以上、説明したように、本実施形態の認証装置１において、取得部１５ａが、ウェアラブルデバイスＷを装着したユーザによる操作デバイスＣの操作ログと該操作時の筋電とを取得する。また、学習部１５ｂが、操作の種別ごとに筋電の時系列変化の特徴を学習する。また、分類部１５ｃが、学習された特徴に基づいて、取得された筋電を操作の種別ごとに分類する。また、判定部１５ｄが、分類された操作のうち、実際に操作されたものの割合を示す正確性と、実際に操作されたもののうち、分類された操作の割合を示す網羅性との度合いを示す評価値が所定の閾値を超えて高い場合に、筋電の時系列変化の特徴が学習されたユーザによる操作と判定する。

これにより、本実施形態の認証装置１は、学習中に再度認証を必要とせず、替え玉ではなくウェアラブルデバイスＷで認証された本人による操作であることを確認できる。このように、本実施形態の認証装置１によれば、オンラインでの学習においてユーザの利便性を損なわずになりすましを防止することができる。

なお、操作デバイスＣは、ジョイスティックに限定されない。例えば、キーボードでもよい。その場合、キーボードの各キーの押下を各操作として、各キーの押下時のユーザの筋電の時系列データを取得することにより、上記実施形態と同様に、各操作が同一のユーザによる操作か否かを判定できる。

［プログラム］
上記実施形態に係る認証装置１が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。一実施形態として、認証装置１は、パッケージソフトウェアやオンラインソフトウェアとして上記の認証処理を実行する認証プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、上記の認証プログラムを情報処理装置に実行させることにより、情報処理装置を認証装置１として機能させることができる。ここで言う情報処理装置には、デスクトップ型またはノート型のパーソナルコンピュータが含まれる。また、その他にも、情報処理装置にはスマートフォン、携帯電話機やＰＨＳ（Personal Handyphone System）などの移動体通信端末、さらには、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）などのスレート端末などがその範疇に含まれる。また、ユーザが使用する端末装置をクライアントとし、当該クライアントに上記の認証処理に関するサービスを提供するサーバ装置として実装することもできる。例えば、認証装置１は、ウェアラブルデバイスＷを装着したユーザによる操作デバイスＣの操作ログと該操作時の筋電とを入力とし、ウェアラブルデバイスＷで認証されたユーザ本人による操作か否かを出力する認証処理サービスを提供するサーバ装置として実装される。この場合、認証装置１は、Ｗｅｂサーバとして実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって上記の認証処理に関するサービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。以下に、認証装置１と同様の機能を実現する認証プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。

図５に示すように、認証プログラムを実行するコンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有する。これらの各部は、バス１０８０によって接続される。

メモリ１０１０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０１１およびＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、ハードディスクドライブ１０３１に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１０４１に接続される。ディスクドライブ１０４１には、例えば、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０には、例えば、マウス１０５１およびキーボード１０５２が接続される。ビデオアダプタ１０６０には、例えば、ディスプレイ１０６１が接続される。

ここで、図５に示すように、ハードディスクドライブ１０３１は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３およびプログラムデータ１０９４を記憶する。上記実施形態で説明した各テーブルは、例えばハードディスクドライブ１０３１やメモリ１０１０に記憶される。

また、認証プログラムは、例えば、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュール１０９３として、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。具体的には、上記実施形態で説明した認証装置１が実行する各処理が記述されたプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。

また、認証プログラムによる情報処理に用いられるデータは、プログラムデータ１０９４として、例えば、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、ハードディスクドライブ１０３１に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出して、上述した各手順を実行する。

なお、認証プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される場合に限られず、例えば、着脱可能な記憶媒体に記憶されて、ディスクドライブ１０４１等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、認証プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）等のネットワークを介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。

以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述および図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施形態、実施例および運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。

１認証装置
１１入力部
１２出力部
１３通信制御部
１４記憶部
１５制御部
１５ａ取得部
１５ｂ学習部
１５ｃ分類部
１５ｄ判定部
Ｃ操作デバイス
Ｗウェアラブルデバイス

Claims

ウェアラブルデバイスを装着したユーザによる操作デバイスの操作ログと該操作時の筋電とを取得する取得部と、
前記操作の種別ごとに前記筋電の時系列変化の特徴を学習する学習部と、
前記特徴に基づいて、取得された筋電を操作の種別ごとに分類する分類部と、
分類された操作のうち、実際に操作されたものの割合を示す正確性と、実際に操作されたもののうち、分類された操作の割合を示す網羅性との度合いを示す評価値が所定の閾値を超えて高い場合に、前記筋電の時系列変化の特徴が学習されたユーザによる操作と判定する判定部と、
を備えることを特徴とする認証装置。
前記取得部は、前記ユーザの複数個所における同時刻の筋電を取得することを特徴とする請求項１に記載の認証装置。
認証装置で実行される認証方法であって、
ウェアラブルデバイスを装着したユーザによる操作デバイスの操作ログと該操作時の筋電とを取得する取得工程と、
前記操作の種別ごとに前記筋電の時系列変化の特徴を学習する学習工程と、
前記特徴に基づいて、取得された筋電を操作の種別ごとに分類する分類工程と、
分類された操作のうち、実際に操作されたものの割合を示す正確性と、実際に操作されたもののうち、分類された操作の割合を示す網羅性との度合いを示す評価値が所定の閾値を超えて高い場合に、前記筋電の時系列変化の特徴が学習されたユーザによる操作と判定する判定工程と、
を含んだことを特徴とする認証方法。