암호화폐 월렛의 핸드폰 내의 사진 정보를 사용한 지식 기반 본인 인증
Knowledge-based identity authentication in cryptocurrency wallets using photo information in the mobile phone
- 발행기관 서강대학교 정보통신대학원
- 지도교수 박수용
- 발행년도 2020
- 학위수여년월 2020. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 정보통신대학원 블록체인
- UCI I804:11029-000000065472
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
Online authentication is one of the social issues that have emerged since people tend to forget easily their usernames and passwords. The purpose of this paper is to analyze and verify the performance of knowledge-based identity authentication by using the photo information in the mobile phone that only the user can know by being unconsciously remembered even if the user does not intentionally try to remember it instead of using mnemonics that are used in cryptocurrency wallets and need to be recorded in words and managed separately offline. The researcher used a F1-measure with precision-recall. When the result in which the f1-measure, which has low precision due to its low threshold and weights due to its high recall, is as high as possible, it was selected as 7 points in this system. The average score of the 50 samples of the experiment that performed the authentication by using the photo information of another person was 1.3, and the probability of the successful identity authentication was rare. Of the 50 samples that were authenticated using their own photo information, the percentage of successful identity authentication users who scored 7 or more was 92%. Therefore, the researcher was able to inspect that it is more effective to perform knowledge-based identity authentication using photo information in the mobile phone than mnemonic which is currently used as a means of identity authentication in cryptocurrency wallets.
more초록/요약
쉽게 잘 잊어버리는 아이디와 비밀번호로 인해 온라인 상의 본인 인증은 현재까지 대두되고 있는 사회적 문제 중 한가지이다. 본 논문에서는 암호화폐 월렛에서 사용하는 오프라인 상에 별도로 단어를 적어서 관리해야하는 니모닉 대신 일부러 기억하려고 노력하지 않아도 무의식 중에 기억되어 사용자만이 알 수 있는 핸드폰 내의 사진 정보를 사용하여 지식 기반 본인인증의 성능을 분석하여 검증하고자 하였다. 성능 평가를 위해서는 정밀도-재현율 및 가중치를 가진 조화 평균을 사용하였고 임계 값이 낮아 정밀도가 낮고 재현율이 높아 가중치를 가진 조화 평균 값이 최대한 높게 나올 수 있는 결과를 본 시스템에서는 7점으로 선정하였다. 타인의 사진 정보를 가지고 본인 인증이 가능한지 실험을 한 표본 50개의 평균 점수는 1.3점으로 성공 가능성이 거의 희박하며 본인의 사진 정보를 가지고 본인 인증을 한 표본 50개 중 7점 이상의 정답을 맞춘 사용자의 본인 인증 성공 비율은 92%로 보았다. 이로써, 현재 암호화폐 월렛의 본인 인증 수단으로 사용되는 니모닉 대신에 핸드폰 내의 사진 정보를 사용하여 지식 기반 본인인증을 하는 것이 보다 효과적이라는 것을 확인할 수 있었다.
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