遠隔操作ロボットシステムにおける触覚フィードバックを用いたユーザ認証
Haptic-Based User Authentication for Tele-robotic System
遠隔操作ロボットでの人間とロボットのインタラクション中に得られる触覚フィードバックからユーザ固有の行動特徴を抽出し、トランスフォーマーモデルで時系列解析することで、なりすましやリプレイ攻撃に強い認証手法を提案した。15人の参加者による7タスクの力覚データセットで90%以上の精度を達成した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Rongyu Yu, Kan Chen, Zeyu Deng, Chen Wang, Burak Kizilkaya, Liying Emma Li
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Tele-operated robots rely on real-time user behavior mapping for remote tasks, but ensuring secure authentication remains a challenge. Traditional methods, such as passwords and static biometrics, are vulnerable to spoofing and replay attacks, particularly in high-stakes, continuous interactions. This paper presents a novel anti-spoofing and anti-replay authentication approach that leverages distinctive user behavioral features extracted from haptic feedback during human-robot interactions. To evaluate our authentication approach, we collected a time-series force feedback dataset from 15 participants performing seven distinct tasks. We then developed a transformer-based deep learning model to extract temporal features from the haptic signals. By analyzing user-specific force dynamics, our method achieves over 90 percent accuracy in both user identification and task classification, demonstrating its potential for enhancing access control and identity assurance in tele-robotic systems.
