La communauté de la sécurité des technologies de l’information s’est rendu compte que les traditionnels contrôles des identités et des accès, qui sont statiques et rigides, ne peuvent plus protéger efficacement les informations importantes une fois que les informations d’identification du compte utilisateur sont compromises.
Les systèmes d’authentification assistée par biométrie facilitent la reconnaissance de l’identité en faisant correspondre les caractéristiques physiologiques ou comportementales aux utilisateurs authentifiés. Les utilisateurs interagissent avec un ordinateur par le biais de périphériques (clavier, souris, etc.) de manières spécifiques. Les schémas associés à des utilisateurs individuels peuvent être reconnaissables dans des scénarios dans lesquels les interactions se répètent, telles que la saisie régulière des informations d’identification.
Dans cette étude, Haoruo Zhang et ses collègues de l’Université Johns Hopkins ont proposé un schéma d’authentification biométrique fondée sur le comportement spécifique au contexte. Les auteurs ont exploré la faisabilité et l’application de l’utilisation de la biométrie comportementale via une application de messagerie Web. Ils ont personnalisé les fonctionnalités de journalisation et ils ont extrait les fonctionnalités spécifiques au contexte qu’ils ont ensuite utilisées pour l’authentification basée sur le groupe.
Le modèle peut classifier correctement les utilisateurs avec une probabilité de 74,7%, tandis qu’il classe par erreur les utilisateurs avec une probabilité d’environ un quart. En ce qui concerne l’authentification en ligne, le modèle peut correctement classifier les utilisateurs avec une probabilité de 81 % alors qu’il classe par erreur les utilisateurs avec une probabilité de 84,8%.
Les résultats ont montré que le schéma d’authentification proposé est prometteur, bien que des recherches supplémentaires soient nécessaires avant une mise en œuvre dans le monde réel. Une autre option pourrait être d’utiliser ce modèle pour détecter les attaques d’initiés en fonction de comportements spécifiques.
Cite: Zhang, H., Singh, D & Li, X. (2019). Augmenting Authentication with Context-Specific Behavioral Biometrics. Proceedings of the 52nd Hawaii International Conference on System Sciences, 7282-7291.
Source: https://scholarspace.manoa.hawaii.edu/bitstream/10125/60165/0725.pdf
It has been widely realized by the IT security community that traditional identity and access management controls, which are static and rigid, can no longer effectively protect valuable information assets once user account credentials are compromised.
Biometrics-assisted authentication schemes help with identity recognition by matching physiological or behavioral traits to users who are being authenticated. Users interact with a computer through devices (keyboard, mouse, etc.) in specific ways. Patterns associated to individual users can be recognizable in scenarios where there is a repetition of interactions, such as typing one’s credentials on a regular basis.
In this work, Haoruo Zhang and his colleagues from Johns Hopkins University proposed a Context-Specific Behavioral Biometrics Augmented Authentication Scheme. The authors explored the feasibility and applicability of using application-specific behavioral biometrics through a common webmail application. They customized logging functionality and they extracted context-specific features from behavioral log data, which they used for group-based authentication.
The model can correctly classify the users with a probability of 74.7% while it erroneously classifies the users with a probability of approximately one fourth. When it comes to online authentication the model can correctly classify the users with a probability of 81 while it erroneously classifies the users with a probability of 84.8%.
The result has shown that the proposed authentication scheme is promising, although further research is needed before a real-world implementation. Another option could be to use this proposed model to detect insider attacks based on application-specific behaviors.
Cite: Zhang, H., Singh, D & Li, x. (2019). Augmenting Authentication with Context-Specific Behavioral Biometrics. Proceedings of the 52nd Hawaii International Conference on System Sciences, 7282-7291.
Source: https://scholarspace.manoa.hawaii.edu/bitstream/10125/60165/0725.pdf
