基于用户击键行为的认证技术研究
发布时间：2021-11-25 12:07
随着人们隐私意识的增强与数据重要性的增加,信息安全问题日益凸显。身份认证系统作为信息安全的第一道防护门,成为了网络攻击的重要突破口。而传统的用户认证侧重于识别密码、验证码、口令等验证信息,无法对用户本身（自然人）进行识别,一旦密码被窃取或接收验证码及口令的手机被盗用,其身份就很容易被他人冒充。为此,生物认证技术应需而生。生物认证技术分为利用人体固有的生理特征和利用人体长期习惯的行为特征两类。其中,利用人体固有生理特征的认证技术主要有指纹认证、面部认证和虹膜认证等,这些相比起传统认证而言有着更高的安全性,但是这些都是一次验证,即通过后不再限制其行为,缺少对行为的连续认证。而属于利用人体长期习惯的行为特征这类的击键认证技术,可以对用户进行持续性身份认证,并且具有低成本、高可用、易普及、用户交互性良好等特性,但当前击键认证存在如下问题:首先,静态认证只能作为登陆使用而无法进行持续性身份认证;其次,结合了普通认证的持续认证往往易因用户密码被盗而遭受篡改攻击。为此,本文提出并设计了一种基于击键行为的身份认证系统,充分考虑了系统的安全性、便捷性、准确性以及持续认证的功能。本文主要工作包括:（1）提...
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.2.1 基于固定文本击键特征的静态认证技术研究进展
1.2.2 基于自由文本击键特征的持续认证技术研究进展
1.3 主要工作
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.3.3 创新之处
1.4 论文结构
第二章 相关技术介绍
2.1 身份认证技术
2.1.1 身份认证的定义
2.1.2 身份认证的分类
2.2 生物认证技术
2.2.1 生物认证的定义
2.2.2 生物认证的工作原理和流程
2.2.3 常见的生物认证技术
2.3 击键认证技术
2.3.1 击键认证的定义
2.3.2 击键认证的常见特征
2.3.3 击键认证常见的分类算法
2.3.4 系统评价指标
2.4 本章小结
第三章 基于卷积神经网络的静态认证技术
3.1 固定文本击键特征
3.2 分类模型选择
3.2.1 二分类模型
3.2.2 多分类模型
3.2.3 可行性分析
3.3 基于卷积神经网络的静态认证方案
3.4 基于卷积神经网络的静态认证算法
3.4.1 基本设计思想
3.4.2 数据重组
3.4.3 缓解过拟合
3.4.4 卷积神经网络分类算法
3.4.5 算法描述
3.5 实验设计和结果分析
3.5.1 数据集介绍和划分
3.5.2 特征分析和处理
3.5.3 实验方案
3.5.4 实验结果分析
3.6 本章小结
第四章 基于加权奖惩机制的持续认证技术
4.1 自由文本击键特征
4.2 基于加权奖惩机制的持续认证算法
4.2.1 基本设计思想
4.2.2 基于加权奖惩机制的持续认证算法描述
4.2.3 双键分类算法
4.3 实验设计和结果分析
4.3.1 数据采集和处理
4.3.2 实验方案
4.3.3 实验结果分析
4.4 本章小结
第五章 基于用户击键行为的认证系统的设计与实现
5.1 基于用户击键行为的认证系统总体设计
5.1.1 需求分析
5.1.2 总体设计
5.2 基于用户击键行为的认证系统详细设计与实现
5.2.1 数据采集模块
5.2.2 静态认证模块
5.2.3 持续认证模块
5.3 本章小结
第六章 基于用户击键行为的认证系统测试
6.1 系统测试环境
6.2 系统模块测试
6.2.1 数据采集模块测试
6.2.2 静态认证模块测试
6.2.3 持续认证模块测试
6.3 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 论文总结
7.2 下一步研究工作
参考文献
附录
附录1 ASCII码对照表
附录2 虚拟键码对照表
致谢
攻读学位期间发表的学术论文目录与申请专利
【参考文献】：
硕士论文
[1]采用击键特征的用户隐式身份认证算法研究[D]. 贺冰清.西安理工大学 2018
[2]基于击键动力学的身份认证技术的研究与实现[D]. 黄伟豪.北京邮电大学 2018
[3]基于用户击键行为的身份识别技术研究[D]. 龙永明.中南大学 2014
本文编号：3518107
【文章来源】：北京邮电大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.2.1 基于固定文本击键特征的静态认证技术研究进展
1.2.2 基于自由文本击键特征的持续认证技术研究进展
1.3 主要工作
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.3.3 创新之处
1.4 论文结构
第二章 相关技术介绍
2.1 身份认证技术
2.1.1 身份认证的定义
2.1.2 身份认证的分类
2.2 生物认证技术
2.2.1 生物认证的定义
2.2.2 生物认证的工作原理和流程
2.2.3 常见的生物认证技术
2.3 击键认证技术
2.3.1 击键认证的定义
2.3.2 击键认证的常见特征
2.3.3 击键认证常见的分类算法
2.3.4 系统评价指标
2.4 本章小结
第三章 基于卷积神经网络的静态认证技术
3.1 固定文本击键特征
3.2 分类模型选择
3.2.1 二分类模型
3.2.2 多分类模型
3.2.3 可行性分析
3.3 基于卷积神经网络的静态认证方案
3.4 基于卷积神经网络的静态认证算法
3.4.1 基本设计思想
3.4.2 数据重组
3.4.3 缓解过拟合
3.4.4 卷积神经网络分类算法
3.4.5 算法描述
3.5 实验设计和结果分析
3.5.1 数据集介绍和划分
3.5.2 特征分析和处理
3.5.3 实验方案
3.5.4 实验结果分析
3.6 本章小结
第四章 基于加权奖惩机制的持续认证技术
4.1 自由文本击键特征
4.2 基于加权奖惩机制的持续认证算法
4.2.1 基本设计思想
4.2.2 基于加权奖惩机制的持续认证算法描述
4.2.3 双键分类算法
4.3 实验设计和结果分析
4.3.1 数据采集和处理
4.3.2 实验方案
4.3.3 实验结果分析
4.4 本章小结
第五章 基于用户击键行为的认证系统的设计与实现
5.1 基于用户击键行为的认证系统总体设计
5.1.1 需求分析
5.1.2 总体设计
5.2 基于用户击键行为的认证系统详细设计与实现
5.2.1 数据采集模块
5.2.2 静态认证模块
5.2.3 持续认证模块
5.3 本章小结
第六章 基于用户击键行为的认证系统测试
6.1 系统测试环境
6.2 系统模块测试
6.2.1 数据采集模块测试
6.2.2 静态认证模块测试
6.2.3 持续认证模块测试
6.3 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 论文总结
7.2 下一步研究工作
参考文献
附录
附录1 ASCII码对照表
附录2 虚拟键码对照表
致谢
攻读学位期间发表的学术论文目录与申请专利
【参考文献】：
硕士论文
[1]采用击键特征的用户隐式身份认证算法研究[D]. 贺冰清.西安理工大学 2018
[2]基于击键动力学的身份认证技术的研究与实现[D]. 黄伟豪.北京邮电大学 2018
[3]基于用户击键行为的身份识别技术研究[D]. 龙永明.中南大学 2014
本文编号：3518107
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/3518107.html
