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Increasing the Security of Gaze-Based Cued-Recall Graphical Passwords Using Saliency Masks

机译：增加了基于凝视的CUEE-RECALL图形密码的安全性使用阳光掩模

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With computers being used ever more ubiquitously in situations where privacy is important, secure user authentication is a central requirement. Gaze-based graphical passwords are a particularly promising means for shoulder-surfing-resistant authentication, but selecting secure passwords remains challenging. In this paper, we present a novel gaze-based authentication scheme that makes use of cued-recall graphical passwords on a single image. In order to increase password security, our approach uses a computational model of visual attention to mask those areas of the image that are most likely to attract visual attention. We create a realistic threat model for attacks that may occur in public settings, such as filming the user's interaction while drawing money from an ATM. Based on a 12-participant user study, we show that our approach is significantly more secure than a standard image-based authentication and gaze-based 4-digit PIN entry.
机译：在隐私是重要的情况下，使用计算机的使用更普遍，安全的用户身份验证是一个中央要求。基于凝视的图形密码是肩部冲浪认证的特别有希望的手段，但选择安全密码仍然具有挑战性。在本文中，我们提出了一种基于凝视的凝视的身份验证方案，它在单个图像上利用了Cure-Recall图形密码。为了提高密码安全性，我们的方法使用可视注意的计算模型来掩盖最有可能吸引视觉关注的图像的那些区域。我们为公共设定中可能发生的攻击创建一个现实的威胁模型，例如在从ATM绘制资金时拍摄用户的互动。基于12-参与者的用户学习，我们表明我们的方法比标准的基于图像的身份验证和基于凝视的4位引脚输入更安全。

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