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최근 모바일 스마트 기기의 보편화로 인하여 사용자 인터페이스로부터 개인 정보를 직접 획득하는 유형의 공격(숄더 서핑 공격, 레코딩 공격 등) 위협이 크게 증가하고 있다. 이러한 공격 가능성 및 안전성에 대한 체계적 평가를 위해정형화된 안전성 분석 모델이 필요하지만, 이에 적합한 모델이 존재하지 않는다. 본 논문에서는 모바일 스마트 기기환경의 안전성 및 사용성 분석 모델인 STM-GOMS 모델을 제안한다. STM-GOMS 모델은 HCI 인지 모델을 안전성 분석에 처음으로 활용한 이전 연구 사례를 메모리 한계 관점에서 개선한 GOMS 기반 모델로 인증 기법의 사용성과 안전성 평가가 가능하다. 본 논문에서는 현재 스마트 기기에서 사용 중인 패스워드 입력 기법을 STM-GOMS 모델로 분석하여 사용성과 숄더 서핑 공격에 취약함을 보이고 이를 실험을 통해 검증한다.
Due to the widespread use of smart devices, threats of direct observation attacks such as shoulder surfing and recording attacks, by which user secrets can be stolen at user interfaces, are increasing greatly. Although formal security models are necessary to evaluate the possibility of and security against those attacks, such a model does not exist. In this paper, based on the previous work in which a HCI cognitive model was firstly utilized for analyzing security, we propose STM-GOMS model as an improvement of GOMS-based model with regard to memory limitations. We then apply STM-GOMS model for analyzing usability and security of a password entry scheme commonly used in smart devices and show the scheme is vulnerable to the shoulder-surfing attack. We finally conduct user experiments to show the results that support the validity of STM-GOMS modeling and analysis.
