Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Pin-Code Authentication by Local Proximity Based Touchstroke Classifier

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62690094%3A18450%2F20%3A50017069" target="_blank" >RIV/62690094:18450/20:50017069 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-45385-5_31" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-45385-5_31</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-45385-5_31" target="_blank" >10.1007/978-3-030-45385-5_31</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Pin-Code Authentication by Local Proximity Based Touchstroke Classifier

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Most of the recently released touchscreen devices enable fingerprint authentication; while pin-codes connected to the fingerprints are still in common usage. Among various biometric feature extractors, such as time-based, frequency-based or even pressure-based, the most reliable and implementable with mathematical infrastructure is location-based approach for enhancing security of touchscreen devices. Therefore, in this paper, we propose fundamentals of a novel feature extraction protocol to strengthen pin-codes by calculating local proximity of the touches on the screen without long training sessions. We presented a fuzzy-like area methodology for finding outputs for each input and also conducted experiments to show the discretization of the outputs per real and fraud attempts. © Springer Nature Switzerland AG 2020.

  • Název v anglickém jazyce

    Pin-Code Authentication by Local Proximity Based Touchstroke Classifier

  • Popis výsledku anglicky

    Most of the recently released touchscreen devices enable fingerprint authentication; while pin-codes connected to the fingerprints are still in common usage. Among various biometric feature extractors, such as time-based, frequency-based or even pressure-based, the most reliable and implementable with mathematical infrastructure is location-based approach for enhancing security of touchscreen devices. Therefore, in this paper, we propose fundamentals of a novel feature extraction protocol to strengthen pin-codes by calculating local proximity of the touches on the screen without long training sessions. We presented a fuzzy-like area methodology for finding outputs for each input and also conducted experiments to show the discretization of the outputs per real and fraud attempts. © Springer Nature Switzerland AG 2020.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2020

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

  • ISBN

    978-3-030-45384-8

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    350-361

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Cham

  • Místo konání akce

    Granada, Spain

  • Datum konání akce

    6. 5. 2020

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku