情報処理学会 インタラクション2025

本稿では，StyleGANによって生成された顔画像を利用したグラフィック認証手法PassStylesを提案する．グラフィック認証手法はテキスト認証手法と比較してユーザビリティが高いという利点がある．しかし，非正規ユーザが正規ユーザの認証動作を覗き見する，ショルダサーフィン攻撃に弱いという欠点がある．PassStylesは，生成された9枚の顔画像から1枚の正解画像を選択することによって認証を行う．PassStylesの利点は，ユーザが自分の考えた条件を満たす顔画像をいくつか選択することで，直感的にパスワードを設定できることある．また，StyleGANによって生成された多様な顔画像と3×3の配置により，非正規ユーザが条件を特定することが困難なため，ショルダサーフィンに対する頑健性が高いという利点もある．さらに，PassStylesはStyleGANのどのレイヤーに特徴が含まれているかを指定する仕組みを持っているため，数枚の画像から多種多様な認証用顔画像を生成することができる．なお，PassStylesは使用する画像を調整するモジュールもあり，生成された画像がユーザの指定する条件に十分に従わないことで発生する認証誤りを減少させる．評価実験の結果，様々な画像の特徴がパスワードの条件となり得ることが示された．さらに，PassStylesはショルダサーフィンに対しても十分安全な認証を行うことができた．