JP6411321B2 - 認証手段選択装置、認証手段選択方法、およびプログラム - Google Patents

Description

この発明は、情報セキュリティの技術分野に関し、特に、複数の認証手段の中から最適な認証手段を選択する技術に関する。

非特許文献１には、行動的特徴を用いたバイオメトリクス認証として、スマートフォン等のモバイル端末に具備されたセンサを利用して複数の特徴情報を取得し、それらの特徴情報を利用して認証を行う技術が記載されている。

非特許文献２には、記憶認証（SYK: Something You Know）、所持認証（SYH: Something You Have）、およびバイオメトリクス認証（SYA: Something You Are）のそれぞれの認証技術を用い、それらを組み合わせて多要素認証を実現する際の評価方法について、個々の認証技術をスコアにより評価し、そのスコアに基づいて多要素認証のスコアを算出する手法が記載されている。

Witte, H., Rathgeb, C., Busch, C., "Context-Aware Mobile Biometric Authentication based on Support Vector Machines," Emerging Security Technologies (EST), 2013 Fourth International Conference , pp. 29-32, 2013 上野磯生，八木哲志，山田慈朗，北川毅，高杉英利，"生体認証を含めた多要素認証の評価方法"，信学技報，vol. 110，no. 372，NS2010-142，pp. 1-6，2011年1月

行動情報を利用したバイオメトリクス認証では、認証前の学習フェーズでは、ユーザの特徴情報を認証システムに複数入力して学習データを作成し、その後の認証フェーズでは、作成した学習データを用いてユーザの本人性を識別することにより認証を実現する。例えば、非特許文献１では、学習フェーズと認証フェーズとで、本人性を識別するアルゴリズムとして、サポートベクターマシンを適用した手法が提案されている。しかしながら、その認証精度はユーザによって異なっており、ユーザごとにばらつきが存在する。

ユーザによっては、内部のパラメータを変更したアルゴリズムや、ニューラルネットワーク（およびディープラーニング）に代表されるような別の機械学習アルゴリズムを適用した処理の方が認証精度の向上が期待できる可能性がある。そのためには、ユーザごとに様々なアルゴリズムの認証精度を評価し、個々のユーザごとに最適なアルゴリズムを選定することが求められる。しかしながら、認証システムを運用開始した後の状況変化（例えば、新規ユーザの登録など）を鑑みると、事前に全ユーザに対して、候補となる全アルゴリズムの認証精度を評価し、ユーザごとに最適なアルゴリズムを決定することは、極めて困難である。

例えば、非特許文献２のような手法を駆使して手動評価を実施することも考えられる。しかしながら、認証システムの運用中に新規ユーザが追加される可能性もあり、最適なアルゴリズムをユーザが追加されるたびに選択し決定することは、事実上不可能である。

この発明の目的は、上述のような問題を鑑みて、認証システムのもつ複数の認証手段の中から、ユーザごとに最適な認証手段を動的に選択することができる認証手段選択技術を提供することである。

上記の課題を解決するために、この発明の認証手段選択装置は、特徴情報を用いてユーザの認証を行う複数の認証手段を備える認証装置に対して認証対象とするユーザである認証対象者に関する特徴情報を複数の認証手段から選択した一の認証手段に入力する認証手段選択装置であって、複数の認証手段それぞれについて、認証対象者に関する過去の特徴情報を認証装置に入力したときに認証に失敗した割合を表す本人拒否率と、認証対象者以外のユーザに関する過去の特徴情報を認証装置に入力したときに認証に成功した割合を表す他人受入率とを計算する評価部と、本人拒否率と他人受入率とに基づいて、複数の認証手段の中から認証対象者に適用する利用認証手段を決定し、入力された認証対象者に関する特徴情報を認証装置が備える利用認証手段へ入力する選択部と、を含む。

この発明の認証手段選択技術によれば、ユーザごとに最適な認証手段を動的に選択することができ、本人識別精度が向上する。

図１は、認証手段選択装置の機能構成を例示する図である。 図２は、特徴情報ログテーブルの具体例を示す図である。 図３は、認証評価結果テーブルの具体例を示す図である。 図４は、認証評価結果テーブルの具体例を示す図である。 図５は、認証手段選択方法の処理手続きを例示する図である。 図６は、本人拒否率算出の処理手続きを例示する図である。 図７は、他人受入率算出の処理手続きを例示する図である。 図８は、認証手段選択ポリシの具体例を示す図である。

以下、この発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、図面中において同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。

この発明の認証手段選択技術では、複数の認証アルゴリズム（以降、認証処理と呼ぶ）、および対となる学習アルゴリズム（以降、学習処理と呼ぶ）を備える認証システムを構成し、以下の手順に従ってユーザごとに本人拒否率（FRR: False Rejection Rate）および他人受入率（FAR: False Acceptance Rate）を逐次評価する。

１−１．事前に、認証システムとは独立した任意の方法による認証処理を複数回実施し、認証が成功した際のユーザＩＤおよび特徴情報を、認証システム内に特徴情報ログとして記録しておく。

１−２．特徴情報ログからユーザＩＤごとの特徴情報を抽出し、認証システムが備える各学習処理に入力する。これにより、認証処理に用いる学習データ（または、学習パラメータ。以降、総称して学習データと呼ぶ。）が作成される。

１−３．ユーザＩＤごとに、当該ユーザＩＤの特徴情報のデータ集合、および当該ユーザＩＤ以外の特徴情報のデータ集合を特徴情報ログから抽出し、そのデータ集合を各認証処理に入力する。

１−４．認証成功回数および認証失敗回数をカウントし、認証アルゴリズムごとの本人拒否率と他人受入率とをユーザＩＤごとに算出し、認証評価結果テーブルに記録する。

ユーザからの認証要求時には、ユーザごとに事前に設定した認証システム内の認証選択ポリシに従い、以下の手順に従って認証を行う。

２−１．認証クライアント内で、その時点でのユーザの特徴情報を抽出し、認証システムに送信する。この際、認証クライアント内で特徴情報の一部のみを抽出し、認証システム側で特徴情報を追加取得することによって、ユーザの特徴情報を補完してもよい。

２−２．認証システムは、認証クライアントからの認証要求時に送信された当該ユーザの特徴情報を受信し、認証評価結果テーブルに記録された各認証処理の認証精度を参照し、当該ユーザの認証選択ポリシに従って、認証処理を選択する。認証選択ポリシの一例を以下に列挙するが、本人拒否率または他人受入率に基づく他の認証選択ポリシを定義してもよい。

・FRR優先：本人拒否率が最小の認証処理を選択する。
・FAR優先：他人受入率が最小の認証処理を選択する。
・バランス：本人拒否率と他人受入率の和が最小の認証処理を選択する。

２−３．認証システムは、選択された認証処理に当該ユーザの特徴情報を入力する。認証処理では、対となる学習処理で作成された学習データを用いて、入力された特徴情報の本人性を判定する。

２−４．認証システムは、選択された認証アルゴリズムの認証精度および判定結果を、認証結果として認証クライアントに返信する。

実施形態の認証システムは、図１に示すように、認証手段選択装置１と認証装置２とを含む。認証手段選択装置１は、図１に示すように、受付部１１、評価部１２、選択部１３、ログ記憶部１４、および評価結果記憶部１５を備える。この認証手段選択装置１と認証装置２とが協調して後述する各ステップの処理を行うことにより実施形態の認証手段選択方法が実現される。

認証手段選択装置１は、例えば、中央演算処理装置（CPU: Central Processing Unit）、主記憶装置（RAM: Random Access Memory）などを有する公知又は専用のコンピュータに特別なプログラムが読み込まれて構成された特別な装置である。認証手段選択装置１は、例えば、中央演算処理装置の制御のもとで各処理を実行する。認証手段選択装置１に入力されたデータや各処理で得られたデータは、例えば、主記憶装置に格納され、主記憶装置に格納されたデータは必要に応じて読み出されて他の処理に利用される。また、認証手段選択装置１の各処理部の少なくとも一部が集積回路等のハードウェアによって構成されていてもよい。認証手段選択装置１が備える各記憶部は、例えば、RAM（Random Access Memory）などの主記憶装置、ハードディスクや光ディスクもしくはフラッシュメモリ（Flash Memory）のような半導体メモリ素子により構成される補助記憶装置、またはリレーショナルデータベースやキーバリューストアなどのミドルウェアにより構成することができる。認証手段選択装置１が備える各記憶部は、それぞれ論理的に分割されていればよく、一つの物理的な記憶装置に記憶されていてもよい。

ログ記憶部１４には、認証装置２により認証される複数のユーザに関する過去の特徴情報からなる特徴情報ログが蓄積されている。各特徴情報ログは、認証装置２の入力に合致するように、ユーザを一意に識別するための識別子（以後、ユーザＩＤと呼ぶ）と、当該ユーザに関するm種類の特徴情報が各列に設定された1行m列の行列とを含むように構成されている。図２に、ログ記憶部１４に記憶される特徴情報ログテーブルの例を示す。図２の例では、ユーザＩＤが「0001」であるユーザに関して、3種類の特徴情報x1, x2, x3が関連付けて蓄積されている。各特徴情報ログには、その特徴情報ログを一意に識別する連番（認証試行番号）が付与されている。

認証装置２は、図１に示すように、複数の認証処理部２１−１〜２１−Ｊ、学習データ記憶部２２、および複数の学習処理部２３−１〜２３−Ｊを備える。

各認証処理部２１−１〜２１−Ｊは、例えば、特徴情報ベクトルを入力とし、任意の認証アルゴリズムにより認証を実行し、その認証結果（成功もしくは失敗）を出力するインターフェースを備えるものとする。特徴情報ベクトルは、ユーザＩＤと、当該ユーザに関するm種類の特徴情報が各列に設定された1行m列の行列とを含む。認証装置２が実行する認証アルゴリズムは、入出力のインターフェースが合っている限り、特に限定されない。認証時には、学習データ記憶部２２に記憶された学習データから当該ユーザに紐づく学習データを参照し、認証処理を実行する。各認証処理部２１−１〜２１−Ｊは、各学習処理部２３−１〜２３−Ｊ、および当該学習処理により作成された学習データと対をなすが、その具体的な処理方法については限定されない。また、認証装置２が備える認証処理部２１の数Ｊも同様に限定されない。

各学習処理部２３−１〜２３−Ｊは、例えば、特徴情報ベクトルを入力とし、学習データ記憶部２２へ書き込むインターフェースを備えるものとする。各学習処理部２３−１〜２３−Ｊは、認証手段選択装置１が備えるログ記憶部１４からユーザＩＤをリストアップし、ユーザＩＤごとに特徴情報ログのすべて、もしくは一部（当該特徴情報ログのレコード数をkとして、k行m列の行列）を抽出し、ユーザＩＤごとの学習データを生成し、学習データ記憶部２２へ書き込む。各学習処理部２３−１〜２３−Ｊは、当該学習処理により作成された学習データ、および各認証処理部２１−１〜２１−Ｊと対をなすが、その具体的な処理方法については限定されない。また、認証装置２が備える学習処理部２３の数Ｊも同様に限定されない。

以下、図５を参照して、実施形態の認証手段選択方法の処理手続きを説明する。

ステップＳ１１１において、受付部１１は、認証対象とするユーザ（以後、認証対象者と呼ぶ）に関する特徴情報ベクトル（U, X）を受信する。ここで、Uは認証対象者のユーザＩＤであり、X=(x₁, …, x_m)は認証対象者に関するm種類の特徴情報が各列に設定された1行m列の行列である。

ステップＳ１１２において、受付部１１は、認証処理部２１−１〜２１−Ｊを一意に特定する識別子（以後、認証処理Ｎｏと呼ぶ）を含む、認証対象者に関する認証評価結果テーブルを生成し、評価結果記憶部１５へ記憶する。図３に、生成時の認証評価結果テーブルの具体例を示す。図３の例は、ユーザＩＤが「0001」であるユーザに関する認証評価結果テーブルである。各認証処理Ｎｏ（201, 202, 203, …）に対してレコードが作成され、以降のステップＳ１２２−Ｓ１２３で算出される本人拒否率（FRR）と他人受入率（FAR）とを保持するための空の列が用意されている。

ステップＳ１２１において、評価部１２は、未評価の認証処理Ｎｏの中から評価対象とする認証処理Ｎｏを選択する。

ステップＳ１２２において、評価部１２は、選択された認証処理Ｎｏについて、認証対象者に関する本人拒否率を算出する。算出した認証処理Ｎｏの本人拒否率は、評価結果記憶部１５に記憶されている認証評価結果テーブルに書き込む。図４に評価後の認証評価結果テーブルの具体例を示す。図４の例では、認証処理Ｎｏが「201」である認証処理のFRRは「0.1」すなわち10％であり、認証処理Ｎｏが「202」である認証処理のFRRは「0.05」すなわち5％である。

以下、図６を参照して、本人拒否率の算出処理について、より詳細に説明する。

ステップＳ１２２１において、評価部１２は、ログ記憶部１４に蓄積された特徴情報ログテーブルから、認証対象者本人に関する特徴情報ログX₁, …, X_K1を抽出する。K1は、認証処理Ｎｏを評価するための特徴情報ログの数である。K1は予め定めた定数であってもよいし、認証対象者本人に関するすべての特徴情報ログの数であってもよい。

ステップＳ１２２２において、評価部１２は、特徴情報ログを参照するためのインデックスN1を1に初期化する。

ステップＳ１２２３において、評価部１２は、N1番目の特徴情報ログX_N1と認証対象者のユーザＩＤとを組にした特徴情報ベクトル（U, X_N1）を、認証処理Ｎｏで特定される認証処理部２１−ｊ（1≦j≦J）へ送信する。認証処理部２１−ｊでは、入力された特徴情報X_N1を用いて認証対象者Uの認証を実行し、その認証結果を評価部１２へ返信する。

ステップＳ１２２４において、評価部１２は、認証処理部２１−ｊから特徴情報ベクトル（U, X_N1）に対する認証結果を受信する。

ステップＳ１２２５において、評価部１２は、認証結果が認証成功であったか認証失敗であったかを検証する。認証失敗（No）であれば、ステップＳ１２２６において、NG回数をカウントアップし、ステップＳ１２２７へ処理を進める。認証成功（Yes）であれば、ステップＳ１２２６をスキップして、ステップＳ１２２７へ処理を進める。

ステップＳ１２２７において、評価部１２は、N1がK1に達しているか否かを確認する。N1≠K1（No）であれば、ステップＳ１２２８において、N1をインクリメントし、ステップＳ１２２３からステップＳ１２２７の処理を再度実行する。N1=K1（Yes）であれば、ステップＳ１２２９へ処理を進める。

ステップＳ１２２９において、評価部１２は、最終的なNG回数を、認証結果を得た特徴情報ログの件数K1で除算して、認証処理Ｎｏの本人拒否率を計算する。算出した認証処理Ｎｏの本人拒否率は、認証評価結果テーブルの該当レコードに書き込む。

ステップＳ１２３において、評価部１２は、選択された認証処理Ｎｏについて、認証対象者に関する他人受入率を算出する。算出した認証処理Ｎｏの他人受入率は、評価結果記憶部１５に記憶されている認証評価結果テーブルに書き込む。図４に評価後の認証評価結果テーブルの具体例を示す。図４の例では、認証処理Ｎｏが「201」である認証処理のFARは「0.03」すなわち3％であり、認証処理Ｎｏが「202」である認証処理のFARは「0.05」すなわち5％である。

以下、図７を参照して、他人受入率の算出処理について、より詳細に説明する。

ステップＳ１２３１において、評価部１２は、ログ記憶部１４に蓄積された特徴情報ログテーブルから、認証対象者以外のユーザに関する特徴情報ログX₁, …, X_K2を抽出する。K2は、認証処理Ｎｏを評価するための特徴情報ログの数である。K2は予め定めた定数であってもよいし、認証対象者以外のユーザに関するすべての特徴情報ログの数であってもよい。

ステップＳ１２３２において、評価部１２は、特徴情報ログを参照するためのインデックスN2を1に初期化する。

ステップＳ１２３３において、評価部１２は、N2番目の特徴情報ログX_N2と認証対象者のユーザＩＤとを組にした特徴情報ベクトル（U, X_N2）を、認証処理Ｎｏで特定される認証処理部２１−ｊへ送信する。認証処理部２１−ｊでは、入力された特徴情報X_N2を用いて認証対象者Uの認証を実行し、その認証結果を評価部１２へ返信する。

ステップＳ１２３４において、評価部１２は、認証処理部２１−ｊから特徴情報ベクトル（U, X_N2）に対する認証結果を受信する。

ステップＳ１２３５において、評価部１２は、認証結果が認証成功であったか認証失敗であったかを検証する。認証成功（Yes）であれば、ステップＳ１２３６において、OK回数をカウントアップし、ステップＳ１２３７へ処理を進める。認証失敗（No）であれば、ステップＳ１２３６をスキップして、ステップＳ１２３７へ処理を進める。

ステップＳ１２３７において、評価部１２は、N2がK2に達しているか否かを確認する。N2≠K2（No）であれば、ステップＳ１２３８において、N2をインクリメントし、ステップＳ１２３３からステップＳ１２３７の処理を再度実行する。N2=K2（Yes）であれば、ステップＳ１２３９へ処理を進める。

ステップＳ１２３９において、評価部１２は、最終的なOK回数を、認証結果を得た特徴情報ログの件数K2で除算して、認証処理Ｎｏの他人受入率を算出する。算出した認証処理Ｎｏの他人受入率は、認証評価結果テーブルの該当レコードに書き込む。

ステップＳ１２４において、評価部１２は、すべての認証処理Ｎｏについて、本人拒否率および他人受入率の算出が完了しているか否かを確認する。未評価の認証処理Ｎｏが存在する場合には、ステップＳ１２１へ処理を戻し、未評価の認証処理Ｎｏを選択して、再度ステップＳ１２２−Ｓ１２３を実行する。

ステップＳ１３１において、選択部１３は、評価結果記憶部１５に記憶された認証評価結果テーブルから、認証対象者に関する各認証処理Ｎｏの本人拒否率および他人受入率を読み込み、予め定めた認証手段選択ポリシに基づいて、認証対象者に対して最適な認証処理Ｎｏ（以後、利用認証処理Ｎｏと呼ぶ）を選択する。その後、選択部１３は、入力された認証対象者に関する特徴情報ベクトル（U, X）を、利用認証処理Ｎｏで特定される認証処理部２１−ｊへ送信する。

図８に、認証手段選択ポリシの具体例を示す。図８（Ａ）は、FARが最小である認証手段を選択するためのポリシである。図８（Ｂ）は、FRRが最小である認証手段を選択するためのポリシである。図８（Ｃ）は、FRRとFARとの和が最小である認証手段を選択するためのポリシである。

上記のように構成することにより、この発明の認証手段選択技術によれば、ユーザごとに異なる最適な認証手段を、認証試行時に動的に選択することができる。これにより、全ユーザに対して単一の認証処理を用いる従来技術よりも本人識別精度を向上させることができる。

さらに、認証処理のみを追加または削除することができるプラグインの構成が可能となるため、認証システム全体を改修せずに新たな認証処理を認証システムに追加することができるようになる。これにより、全ユーザに対して単一の認証処理を用いる従来技術よりも、高い拡張性を持たせることができる。

この発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、この発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。上記実施形態において説明した各種の処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。

［プログラム、記録媒体］
上記実施形態で説明した各装置における各種の処理機能をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記各装置における各種の処理機能がコンピュータ上で実現される。

この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。

また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CD-ROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。

このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるASP（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。

また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。

１ 認証手段選択装置
２ 認証装置
１１ 受付部
１２ 評価部
１３ 選択部
１４ ログ記憶部
１５ 評価結果記憶部

Claims (3)

1. 特徴情報を用いてユーザの認証を行う複数の認証手段を備える認証装置に対して認証対象とするユーザである認証対象者に関する特徴情報を上記複数の認証手段から選択した一の認証手段に入力する認証手段選択装置であって、
   上記複数の認証手段それぞれについて、認証対象者に関する過去の特徴情報を上記認証装置に入力したときに認証に失敗した割合を表す本人拒否率と、認証対象者以外のユーザに関する過去の特徴情報を上記認証装置に入力したときに認証に成功した割合を表す他人受入率とを計算する評価部と、
   上記本人拒否率と上記他人受入率とに基づいて、上記複数の認証手段の中から認証対象者に適用する利用認証手段を決定し、入力された認証対象者に関する特徴情報を上記認証装置が備える上記利用認証手段へ入力する選択部と、
   を含む認証手段選択装置。
2. 特徴情報を用いてユーザの認証を行う複数の認証手段を備える認証装置に対して認証対象とするユーザである認証対象者に関する特徴情報を上記複数の認証手段から選択した一の認証手段に入力する認証手段選択方法であって、
   評価部が、上記複数の認証手段それぞれについて、認証対象者に関する過去の特徴情報を上記認証装置に入力したときに認証に失敗した割合を表す本人拒否率と、認証対象者以外のユーザに関する過去の特徴情報を上記認証装置に入力したときに認証に成功した割合を表す他人受入率とを計算する評価ステップと、
   選択部が、上記本人拒否率と上記他人受入率とに基づいて、上記複数の認証手段の中から認証対象者に適用する利用認証手段を決定し、入力された認証対象者に関する特徴情報を上記認証装置が備える上記利用認証手段へ入力する選択ステップと、
   を含む認証手段選択方法。
3. 請求項１に記載の認証手段選択装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

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