Myo PIN [6] 2.2 Fig. 1 1 A sample of electromyogram signals. [6] 2.3 PIN [7] 3. 1 surface electromyogram(s-emg) [8] Vol.215-IOT-31 No.5 Vol.215

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めぐのたつざわ
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1 Vol.215-IOT-31 No.5 Vol.215-SPT-15 No.5 215/9/25 1 1,a) PC A study for realizing a user authentication system using a surface electromyograph Abstract: At the present time, mobile devices such as tablet-type PCs and smart phones have widely penetrated into our daily lives. Therefore, an authentication method that prevents shoulder surfing is needed. We are investigating a new user authentication method for mobile devices that uses surface electromyogram (s-emg) signals, not screen touching. The s-emg signals, which are generated by the electrical activity of muscle fibers during contraction, are detected over the skin surface. Muscle movement, which are called gestures in this paper, can be differentiated by analyzing the s-emg. And also, s-emg signals generated from a same gestures by different persons are different. So, a list gestures are used as a password in the study. In this paper, a series of experiments was carried out to investigate that a new inexpensive electromyograph can be applied to the authentication method. Keywords: mobile devices, user authentication, shoulder surfing attacks, electromyogram 1. [1] 1 University of Miyazaki 2 Kanagawa Institute of Technology a) yamaba@cs.miyazaki-u.ac.jp PIN Android 3 [2][3] [4][5] c 215 Information Processing Society of Japan 1

2 Myo PIN [6] 2.2 Fig. 1 1 A sample of electromyogram signals. [6] 2.3 PIN [7] 3. 1 surface electromyogram(s-emg) [8] Vol.215-IOT-31 No.5 Vol.215-SPT-15 No.5 215/9/25 c 215 Information Processing Society of Japan 2

ジェスチャーを登録した所有者が認証操作を行った Fig. 2 An example of a registered password (a list of gesterus).

3 Vol.215-IOT-31 No.5 Vol.215-SPT-15 No.5 215/9/25 情報処理学会研究報告ので認証動作を見られその攻撃者がまったく同じジェスチャーを再現したとしても認証突破することができない例えば図 2 の一連のジェスチャーを認証のパスワード㘓として選んだとするそしてそのジェスチャー毎に得られる波形図 3 をモバイル端末上に登録しておくする図 2 登録したパスワードジェスチャー列例とジェスチャーを登録した所有者が認証操作を行った Fig. 2 An example of a registered password (a list of gesterus). 場合図 4 に示すような登録されている一連のジェスチャーの筋電位の波形と似た波形が測定され認証に成 ϭ ϭ ϭ ϭ Ͳ ϭ Ͳϭ ㄆドᡂ Ͳ ϭ Ͳϭ Ͳ ϭ ϭ 行ったとしても筋電計で測定して得られた波形には個人差があるので図 5 のような異なる波形が測定されロッ Ͳϭ Ͳϭ 図 3 Ͳ 功するしかし第三者が同じジェスチャーで認証動作をクを解除することができないことが期待できる訳である対応する筋電図さらに認証に筋電位を用いることには覗き見をされ Fig. 3 The correspoinding electromyograpms. ずに認証操作を行うことができるという利点もあるすな ϭ ϭ ϭ ϭ Ͳ ϭ Ͳ Ͳϭ Ͳϭ 図 4 ϭ ^ŝɖă Ͳ う例えばパスワードや PIN 入力する必要がないのわちタッチパネルを目視して確認しながら認証動作を行 ϭ ϯ ϳ ϵ ϭϭ Ͳ ϭ でポケットの中のような人目にふれない環境での認証が Ͳϭ Ͳϭ 可能になるこれによって更に覗き見攻撃に対する安全所有者が入力した認証動作を測定した波形の例 Fig. 4 An example of input electromyograms generated by the 性を確保することができると考えられる owner. 4.2 筋電位を用いた個人認証の実現への課題 ϭ ϭ ϭ ϭ Ͳ ϭ Ͳ Ͳϭ Ͳϭ 図 5 Ͳ 容易であったとしてもそれを利用した認証システムをモ ϭ ϯ ϳ 筋電計で測定して得られた波形の識別を人間が行うのが ϭ Ͳϭ Ͳ ϭ Ͳϭ 攻撃者が入力した証動作を測定した波形の例 Fig. 5 An example of input electromyograms generated by another. の張力の状態を知ることが可能であるバイル端末上で実現するにはその識別を実現できる計算機システムを開発しなければならないそのためには (1) 表面筋電図の特徴を的確に捉えた特徴量の抽出と (2) 抽出された特徴量同士を比較して二つの波形が似ているか否かすなわち同じジェスチャーに基づく波形でであるか否かを判定する手法が必要となる一般には高速フーリこの性質から筋電位は障がい者を支援するヒューマエ変換を用いて表面筋電位の特徴抽出を行った上でニュンインターフェイスの開発にも活用されている例えばラルネットワーク等を利用してた得られた特徴量の比較 Tamura 等は顔の皮膚表面から得られた筋電位を表面筋を行いジェスチャーを特定しようとする接近法が多い電計を用いて測定解析して表情筋の動作を推定しそのただしその弱点として計算のコストが大きいことが挙げ動作を入力として用いることで車椅子を制御するハンズられる Tamura 等は波形が取る最大値と最小値との差フリー車椅子の開発 [9] を行っている (Peak to Peak) を筋電位の特徴として用いる手法が算出 4. 筋電位を用いた個人認証手法本節では筆者らが提案する筋電位を用いた個人認証手法 [4][5] の概要を説明するは容易であるにもかかわらず高い識別率を示すことを報告している [9] 5. 筋電位を用いた個人認証システムの試作 5.1 筋電位を用いた個人認証システムの概要 4.1 提案する認証手法の基本的な考え方本手法では手首から先を動かした時に観測される筋電位を筋電計で測定し得られた波形を用いて個人認証を行提案する認証手法を実装するためには ( 1 ) ユーザの皮膚に接触させた電極で感知した表面筋電位をう具体的にはジェスチャーごとに得られる筋電位の波 ( 2 ) その電極と接続された筋電計に送って記録し形が異なることを利用していくつかのジェスチャーを連 ( 3 ) 記録された筋電位のデータを携帯端末に転送し続して行うことをパスワード認証情報として用いる ( 4 ) あらかじめ登録されているパスワード筋電図の列この時筋電計で測定して得られた波形には個人差がある 215 Information Processing Society of Japan と照合して認証を行う 3

Vol.215-IOT-31 No.5 Vol.215-SPT-15 No.5 215/9/25 情報処理学会研究報告 ᮇ 図 6 ' & Myo (出典 https://store.myo.com/) Fig. 6 Myo. 図 8 実験に用いたジェスチャ Fig. 8 The gestures introduced into the experiments.

る筋電計のほか 9 軸の IMU センサを持ち腕の回転表 1 実験に用いた機器の比較情報や加速度ベクトルの取得も可能である Table 1 Comparison of the instruments used in the two experiments.

るという意味で同レベルの精度の計測が可能かどうかの価格電極貼付位置動できるのできる上電極部分と記録無線通信機能が一体化しており取り回ししやすいことも実験用の機器とし確認が必要であるその理由として以下が挙げられるというステップが必要である実現のイメージとしては以前の機器と比較してサンプリングレートが低い腕時計状のウェアラブルデバイスの筋電計の機能を持た

4 Vol.215-IOT-31 No.5 Vol.215-SPT-15 No.5 215/9/25 情報処理学会研究報告 ᮇ 図 6 ' & Myo (出典 Fig. 6 Myo. 図 8 実験に用いたジェスチャ Fig. 8 The gestures introduced into the experiments. 腕に接する面に筋電センサーが備えてあり装着した前腕部の周の 8 箇所の筋電位を同時に計測する Bluetooth 図 7 腕に装着した Myo (出典 Fig. 7 Wearing Myo でパソコンと通信する機能を持ち計測したデータを無線で接続されたパソコン状のファイルに保存することができ. る筋電計のほか 9 軸の IMU センサを持ち腕の回転表 1 実験に用いた機器の比較情報や加速度ベクトルの取得も可能である Table 1 Comparison of the instruments used in the two experiments. 以前の研究 [4][5] で使用した機器 S&M 社の電極 DL- 141 とデータ収集器 DL31 の組との比較を表 1 に示す Myo の長所としては安価であることバッテリーで駆 Myo DL-141, DL-31 約 2 ドル約 2 万円サンプリングレート 2Hz 1Hz 同時計測数 8 箇所 4 箇所て適していることが挙げられるその一方認証に使え固定自由に設置可能るという意味で同レベルの精度の計測が可能かどうかの価格電極貼付位置動できるのできる上電極部分と記録無線通信機能が一体化しており取り回ししやすいことも実験用の機器とし確認が必要であるその理由として以下が挙げられるというステップが必要である実現のイメージとしては以前の機器と比較してサンプリングレートが低い腕時計状のウェアラブルデバイスの筋電計の機能を持た以前の機器では前腕部のどこに電極を貼り付けてもせて携帯端末と通信させることが考えられるバンドよかったので予備実験を行ってきれいなあ波形が裏にに電極を配置して表面筋電位を測定し測定結果は得られる位置を選ぶことができたが Myo では計 Bluetooth などを用いて携帯端末に送るわけである測位置がほぼ固定されてしまう提案手法の実現可能性を検討するには計測したデータをオフラインで解析するだけでは不十分であり筋電位の計測から認証までを実証的に検討が必要でありそのための実験環境の構築が不可欠であるこのような環境を現在入手の容易な機器を活用して構築することを考え現在筋電位計を備えたウェアラブルデバイスである Myo を中心としたプロトタイプの構築を検討しているそのため Myo で測定した筋電位が個人認証を行うに耐えるものかどうかを調査しておく必要がある 6. 実験本節では以下の二つの実験について述べる ( 1 ) Myo で測定した筋電位が個人認証を行うに耐えるものかどうか調べるための実験 ( 2 ) 筋電図の波形データの特徴量としてフーリエ解析の 5.2 筋電位計 Myo 結果が有効かどうかを確認する実験 Myo は Thaimic Labs Inc が発売している筋電位計を備えたウェアラブルデバイスである 8 つのブロックが連結したアームバンド状の形状をしており図 6 前腕部に装着して使用する図 7 8 つのブロックそれぞれの裏面 215 Information Processing Society of Japan 6.1 筋電位の測定今回の実験で必要となる筋電位の測定は以下のように行った 4

5 Vol.215-IOT-31 No.5 Vol.215-SPT-15 No.5 215/9/25 情報処理学会研究報告㟁ᴟ1 㟁ᴟ5 㟁ᴟ1 㟁ᴟ Ͳ Ͳ1 Ͳ Ͳ4 Ͳ15 Ͳ Ͳ1 Ͳ6 Ͳ6 㟁ᴟ6 㟁ᴟ2 㟁ᴟ Ͳ Ͳ Ͳ15 Ͳ3 Ͳ5 Ͳ25 Ͳ5 15 Ͳ25 㟁ᴟ7 㟁ᴟ Ͳ Ͳ Ͳ2 Ͳ1 Ͳ4 Ͳ4 㟁ᴟ4 㟁ᴟ Ͳ3 㟁ᴟ Ͳ Ͳ Ͳ4 Ͳ1 Ͳ8 図 9 Ͳ Ͳ6 Ͳ15 ジェスチャー D で計測された筋電図 (1) Fig. 9 EMG signals of gesture D (1). Ͳ Ͳ4 Ͳ1 Ͳ6 Ͳ Ͳ Ͳ2 Ͳ15 㟁ᴟ4 15 Ͳ Ͳ1 Ͳ3 Ͳ Ͳ Ͳ15 㟁ᴟ Ͳ Ͳ3 㟁ᴟ Ͳ4 Ͳ15 㟁ᴟ2 Ͳ2 Ͳ8 図 1 ジェスチャー D で計測された筋電図 (2) Fig. 1 EMG signals of gesture D (2). 今回はでは図 8 に示す A F の 6 パターンチョキ親㟁ᴟ8 15 指小指パー手の甲側に向けてひねる手の平側に向けてひねるのジェスチャーの測定を行った拳を軽く握った状態を初期状態としてそこからそれぞれのジェスチャーを取るという動作を行った時の筋電位を測定した具体的には各ジェスチャー毎にその動作を 2 回ずつ繰り返した時の筋電位を測定しそれを 1 セットとして同じ実験を 2 セット行ったなおこの時 1 回ジェスチャをとるごとに Myo Ͳ5 Ͳ1 Ͳ15 図 11 ジェスチャー F で計測された筋電図 Fig. 11 An EMG signal of gesture F. の 8 組の電極から同時に 8 つの筋電図が得られるまた各電極が前腕部の同じ位置の筋電位を計測できるよう Myo を装着する際にはその向きを常に同じにした本実験では著者のうちの 1 名実験の実施者の筋電位を測定したその結果実験担当者の目視による判断として筋電図を比較することによりジェスチャの識別は可能であることがわかったただし以前の実験結果ほどには特徴的な波形の形状を見いだすことはできなかったただし 1 回の測定で得られる 8 つの筋電図がジェスチャ毎に全て類似しているわけではなく測定する 6.2 Myo で測定した筋電図の性能の調査同じジェスチャーで計測された波形が互いに似ているかどうか 6.1 で得られた筋電図を用いて比較を行った波形が類似しているか否かは実験担当者が目視により判定した 215 Information Processing Society of Japan たびに似ていない波形がしばしば得られる電極とほぼ常に類似した波形が得られる電極があるまた類似した波形が得られる電極はジェスチャにより異なる図 9 と図 1 にジェスチャー D をとった時に計測され 5

6 D F 8 8 F 8 D Myo 6.3 Myo 1 7. Myo 2cm 18cm Myo 8 8 Myo Myo Myo Myo Myo Vol.215-IOT-31 No.5 Vol.215-SPT-15 No.5 215/9/25 [1] whitepaper/ja/h26/html/nc25311.html [2] 48, pp (21). [3] homunculus/ neuro/neurophysiology/s1.html [4] Yamaba, H., Nagatomo, S., Aburada, K., Kubota, S., Katayama, T., Park, M., Okazaki, N. : An Authentication Method for Mobile Devices that is Independent of Tap-Operation on a Touchscreen, Journal of Robotics, Networking and Artificial Life No.2, Vol.1, pp.6-63 (215). [5] Vol.215-CSEC-69 No.32, pp.1-6 (215). [6], (215). [7] pp (23). [8] MiniBioMuse-iii, [9] Tamura, H., et al A Study of the s-emg Pattern Recognition Using Neural Network, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, pp , c 215 Information Processing Society of Japan 6

IPSJ SIG Technical Report Secret Tap Secret Tap Secret Flick 1 An Examination of Icon-based User Authentication Method Using Flick Input for

IPSJ SIG Technical Report Secret Tap Secret Tap Secret Flick 1 An Examination of Icon-based User Authentication Method Using Flick Input for 1 2 3 3 1 Secret Tap Secret Tap Secret Flick 1 An Examination of Icon-based User Authentication Method Using Flick Input for Mobile Terminals Kaoru Wasai 1 Fumio Sugai 2 Yosihiro Kita 3 Mi RangPark 3 Naonobu