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题名基于鼠标和键盘行为特征组合的用户身份认证
被引量：2
- 1
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作者
王振辉
王振铎
支侃买
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机构
西安翻译学院工程技术学院
西安思源学院电子信息工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第7期308-312,共5页
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基金
陕西省教育厅科研计划项目(12JK1055)
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文摘
为解决单一行为特征存在的不足和提高认证识别率,提出一种基于鼠标和键盘行为特征组合的双指标用户身份认证方法。首先分别提取鼠标和键盘两种指标的行为特征,然后利用支持向量机进行模式识别,实现特征分析和验证,以达到实时监测用户身份、检测非法用户的目的。最后通过多个用户采集鼠标和键盘行为数据进行身份识别与认证实验。结果表明,相对于单一行为特征,该方法提高了用户身份认证的识别率,降低了误识率和拒识率,而且结果优于BP和SOM方法,充分展示了双指标身份认证的高可靠性。
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关键词
行为特征
身份认证
支持向量机
击键特征
鼠标行为
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Keywords
Behavioural biometrics
Identity authentication
SVM
keystroke features
Mouse actions
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于键盘和鼠标击键行为的用户身份识别
被引量：2
- 2
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作者
郑航
廖闻剑
唐楚俏
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机构
武汉邮电科学研究院
南京烽火软件科技有限公司
黄冈师范学院
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出处
《计算机与数字工程》
2019年第2期476-480,共5页
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文摘
针对用户信息的安全性和解决单一击键行为特征识别度不高的问题,提出一种基于键盘和鼠标的击键特征识别方法。该方法通过用户聊天和点击聊天窗口等采集键盘和鼠标击键行为特征,将加权贝叶斯和欧式距离算法结合,从而实现用户身份识别。实验结果表明,该算法在32名用户真实击键记录组成的数据集上错误接受率FAR和错误拒绝率FRR分别为2.64%和3.38%,随着对外界环境因素的控制,该方法的准确率还可以进一步提升。
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关键词
身份识别
击键特征
加权贝叶斯
欧式距离
错误接受率
错误拒绝率
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Keywords
user identification
keystroke features
weighted Bayesian
Euclidean distance
false accept rate
false reject rate
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分类号
O235
[理学—运筹学与控制论]
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题名融合击键内容和击键行为的持续身份认证
被引量：5
- 3
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作者
王凯
宋礼鹏
郑家杰
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机构
中北大学大数据学院大数据与网络安全研究所
中北大学大数据学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第6期1562-1567,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61772478)
中北大学第十五届科技立项基金项目(20181539)。
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文摘
为提高真实击键场景中用户的持续身份认证能力,搭建完全自由的实验环境采集击键数据。将连续击键事件中各后置击键的频次作为击键内容特征,将排序后的连续击键时间间隔序列作为击键行为特征,引入改进的Yager证据合成理论融合击键内容域和击键行为域的子分类器得到最终的持续身份认证模型。实验结果表明,与现有的击键认证模型相比,采用融合技术的认证方法提高了用户持续身份认证的准确率,在真实的内网中有应用价值。
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关键词
击键内容特征
击键行为特征
融合身份认证
持续身份认证
自由击键
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Keywords
keystroke content features
keystroke behavior features
fusion identity authentication
continuous identity authentication
free keystroke
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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