마우스 움직임으로 신원 도용으로부터 구할 수 있습니다.

마우스의 거짓말 탐지기와 같습니다.

마우스 움직임은 이미 한동안 거짓말을 포착해 왔지만 대부분은 기계가 생성한 거짓입니다. 몇 년 전 연구원들은 클릭 속도를 기반으로 온라인에서 로봇을 탐지하는 방법을 발견했습니다. 2014년 Google은 "I am Not a Robot" 테스트에 유사한 기능을 사용하기 시작했습니다. 상자를 클릭할 때 마우스가 너무 빠르고 부자연스럽게 움직인다면 클릭하는 사람은 사람이 아닌 것 같습니다.

이제 연구원들은 거짓말을 하는 인간을 잡기 위해 마우스 움직임을 사용하는 방법을 배우고 있습니다. 저널에 발표된 연구에서 플로스원 지난 달 이탈리아 연구원들은 사람들이 진실을 말할 때와 거짓말을 할 때 커서를 어떻게 움직이는지 살펴보았습니다.

신원 도용범이 "당신이 가장 좋아하는 밴드는 무엇입니까?"와 같은 보안 질문에 답할 때 항상 거짓말을 한다는 점을 고려하면 이것은 도움이 될 수 있습니다. 또는 "어느 도시에서 태어났습니까?" -- 사회 공학 공격에서 쉽게 수집할 수 있는 세부 정보.

이 연구는 40명에게 32개의 질문을 줬고, 그들 중 약 절반은 그들이 암기한 가짜 정보로 거짓말을 하도록 요청받았다. 일부 질문은 생년월일과 같이 명백했지만 다른 질문은 조디악 표지판의 이름을 지정하는 것과 같이 거짓말을 계속하기 위해 약간의 생각이 필요했습니다.

커브볼 질문 영향을 받은 거짓말쟁이들이 커서를 어떻게 움직였는지. 그들은 마우스를 사방으로 움직이기 시작할 것이라고 연구원들은 발견했습니다. 진실하게 대답한 사람들에게는 마우스 움직임이 변하지 않고 직선 궤적을 따랐습니다.

거짓말 쟁이와 진실을 말하는 사람의 마우스 움직임에 대한 궤적은 다음과 같습니다. 빨간색 선은 일반적인 질문에 대한 것이고 녹색 선은 예상치 못한 질문에 대한 것입니다.
플로스원/씨넷

"진실을 말하는 사람은 거짓말쟁이보다 더 자동으로 실제 조디악에 대한 반응을 검색할 수 있어야 합니다. 보다 적은  보다 직접적인 마우스 궤적을 특징으로 합니다."라고 연구는 말했습니다.

연구원들은 이 데이터를 사용하여 사람들이 마우스 움직임만으로 온라인에서 거짓말을 하는 시간의 95%를 정확하게 감지할 수 있는 기계 학습 알고리즘을 구축했습니다.

그러나 마우스 거짓말 탐지는 신원 도용을 스스로 탐지할 수 없습니다. 예상하지 못한 질문은 커서 이동으로 거짓말쟁이를 쫓아내는 데 큰 역할을 하는 것으로 보이며, 이는 결국 새로운 확인 방법이 될 수 있습니다.

연구원들은 "예기치 않은 질문에는 신중하게 답변을 작성해야 하며 이는 온라인에서 이 기술을 자동으로 사용하는 데 한계가 있을 수 있습니다."라고 말했습니다.