面向移动智能设备的多特征融合隐式鉴别机制研究

发布时间：2017-10-25 17:36

  本文关键词：面向移动智能设备的多特征融合隐式鉴别机制研究

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【摘要】：隐式鉴别机制在解决移动智能设备的安全性与易用性冲突方面具有重要而独特的作用.然而,已有工作通常基于单一特征或动作进行隐式鉴别,仅适合于特定动作、场景和范围.为了解决此问题,本文利用用户使用设备时存在位置、环境、状态、生物和行为特征,提出了一种基于多特征融合的隐式鉴别方案.该方案采集设备内置传感器、生物和行为数据,通过支持向量机方法训练和提取特征,设计多特征融合模型和构建隐式鉴别框架,计算用户身份信任水平,设计差异化安全策略并持续透明地鉴别用户身份.实验验证了该方案的有效性,并且能够平衡安全性与易用性和资源消耗.
【作者单位】： 中国科学院信息工程研究所;北京邮电大学计算机学院;国家计算机网络应急技术处理协调中心;
【关键词】： 隐式鉴别 多特征融合 移动智能设备 支持向量机
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)(No.2013AA014002) 中国科学院先导专项(No.XDA06030200)
【分类号】：TP309
【正文快照】： 1引言 随着移动技术的快速发展和硬件性能的增强,在移动智能设备(以下称设备)上实现高敏感应用,如股票交易、金融支付、社交软件等;存储和处理高价值信息,如银行卡信息、个人隐私信息等.因此,保证应用和数据安全,特别是防止非授权访问,尤为重要.面向设备的用户身份鉴别方案包

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本文编号：1094803