Locimetric authentication is a form of graphical authentication where users validate their identity by selecting predetermined points on a predetermined image. Its primary advantage over the ubiquitous text-based approach stems from users' superior ability to remember visual information over textual information, coupled with the authentication process being transformed to one requiring recognition (instead of recall). Ideally, these differentiations enable users to create more complex passwords, which theoretically are more secure. Yet, locimetric authentication has one significant weakness, hot-spots, that is, areas in an image that users gravitate towards and consequently have a higher probability of being selected. This paper investigates whether the hot-spot problem persists with high-resolution images, as well as whether user characteristics and password length play a role. Our findings confirm the presence of hot-spots in high-resolution images, thus influencing the locimetric authentication scheme's effectiveness. Furthermore, we find that neither user characteristics (such as age, gender, and income) nor password length radically influence their extent. We conclude by proposing strategies to mitigate the hot-spot phenomenon.


翻译:偏差认证是一种图形认证形式,用户通过在预定图像上选择预定点来验证自己的身份。它相对于无处不在的文本法方法的主要优势在于用户对文本信息的记忆超强能力,加上认证程序正在转换为需要承认的密码(而不是重新回忆 ) 。 理想的情况是,这些差异使用户能够创建更复杂的密码,这些密码理论上比较安全。然而,偏差认证有一个重大弱点,即热点,即用户向往的图像中,因而选择的可能性更高。本文调查热点问题是否与高分辨率图像有关,以及用户特性和密码长度是否发挥作用。我们的调查结果证实高分辨率图像中存在热点,从而影响测地认证机制的有效性。此外,我们发现,用户特征(如年龄、性别和收入)和密码长度都没有对其影响范围产生根本影响。我们最后提出减轻热点现象的战略。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
108+阅读 · 2020年6月10日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
5+阅读 · 2018年1月23日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
108+阅读 · 2020年6月10日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员