基于移动端用户行为分析的身份认证研究与实现
发布时间：2021-12-31 15:24
智能手机的高速发展与普及,使得智能手机在人们的生活中无处不在。然而人们在享受智能化设备、应用和服务带来便利的同时,也会在手机中留下大量的使用痕迹。从这些使用痕迹中可以分析并找出用户之间的行为差异,以此提取特征来区分不同的用户,为面向移动设备和应用提供更优质的身份认证服务。在本文中,用户通过手机比划不同的动态手势轨迹,在动态手势过程中收集传感器数据,通过数据来提取用户的可认证特征,实现移动端用户行为分析的身份认证。目前许多学者尝试使用手机内置传感器实现基于移动端用户行为分析的身份认证研究,但已存在的研究中使用的传感器种类过于单一,大部分都是基于加速度传感器来实现,这种基于单一传感器的方法,对用户身份认证结果的准确性偏低,且攻击率也会偏高。同时对于用户长期的认证过程中会发生行为动作的变化,导致认证率越来越低没有给出合理化的更新策略。针对这些问题,本文研究主要做了以下工作:（1）提出基于加速度传感器、重力传感器和陀螺仪传感器共同作用下的身份认证。实验证明,该方案的认证率会高于单一传感器,同时攻击率也会低于单一传感器。（2）提出利用门限值的方式对动态手势端点进行检测,该方法比基于手动控制截取的...
【文章来源】：北京工业大学北京市 211工程院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
指纹识别的流程图
人脸识别技术主要是根据用户的面部特征进行识别的身份认证方式，使用摄像机的视频流或捕获的图像自动检测和跟踪图像中的人脸，在检测到的人脸上进行人脸识别的相关技术通常被称为人脸识别，人脸识别的流程图如图2-2所示。人脸识别技术可以保证身份信息在各个领域的身份认证，具有较强的安全性和广泛的应用范围。如身份登录[32]、支付领域[33]、智能快递柜[34]、企业员工考勤[35]等，火车票验证[36]和苹果iPhoneX及以上系统采用3D人脸识别技术，不易被欺骗，用户的照片无法识别，极大地保护了用户的隐私。近年来，阿里巴巴和支付宝在
图 2-2 人脸识别的流程图Figure 2-2 Flow chart of face recognition（3）声纹识别声纹识别（VPR）有两种类型：说话人识别和说话人确认。声纹识别与普通的语音识别有很大的不同，声纹的识别主要是通过声音的声波频谱去判断当前用户是谁，而人们在平时说话过程中的声音与人体器官，如嘴唇、牙齿、喉咙等密切相关，每个器官的大小或外观都有很大的差异，这种差异可能导致不同的人在他们说话中发出的声音也会不同。声纹是声音接收器采集后经过各种电子仪器处理之后的声波频谱，通过这样的声波频谱可以实现身份认证。这种类型的认证只需要一个麦克风来进行声音采集，这种方法成本低且易于实现。声纹识别的流程图如图 2-3 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于口令的身份认证方案安全性分析及其改进[J]. 徐军. 山东理工大学学报(自然科学版). 2019(03)
[2]基于贝叶斯网络的遥感云用户行为认证方法[J]. 成路肖,阎继宁,焦阳,马艳,王玉柱. 计算机应用研究. 2019(02)
[3]可远程监控的刷脸开锁保险箱的研究与开发[J]. 刘琨. 计算机测量与控制. 2017(10)
[4]人脸识别与增强现实[J]. 杨晓哲. 中国信息技术教育. 2017(19)
[5]基于加速度传感器的中文签名身份认证[J]. 刘威,汪阳,郑建彬,詹恩奇. 计算机应用. 2017(04)
[6]中国手机市场调查研究[J]. 陈远霞,刘颖艳. 智富时代. 2016(S1)
[7]基于深度卷积神经网络的人体动作识别[J]. 吴军,肖克聪. 华中科技大学学报(自然科学版). 2016(S1)
[8]基于手机加速度传感器的静态手势身份认证方法[J]. 沈爱敏,张正道. 传感器与微系统. 2015(06)
[9]云支付:移动数字钱包之人脸识别技术[J]. 舒晓苓. 电脑知识与技术. 2015(08)
[10]一种采用UWB定位系统进行行为识别的方法[J]. 马荟,於志文,樊祥超,倪红波. 计算机工程与应用. 2012(14)
硕士论文
[1]基于人体动作识别的认证系统的研究与设计[D]. 张子帅.北京邮电大学 2017
[2]基于人脸识别的考勤系统设计[D]. 王婉清.南京邮电大学 2016
[3]基于多传感器数据融合的肢体动作识别系统研究[D]. 张少飞.太原理工大学 2016
[4]基于传感器的人体行为识别技术研究[D]. 茹晨光.浙江大学 2016
[5]基于手机传感器的用户身份认证方案研究与实现[D]. 王尧.江南大学 2015
[6]基于手机加速度传感器的人体监控系统研制[D]. 李晨.广西大学 2015
[7]基于加速度传感器的步态特征身份认证[D]. 张丽娜.沈阳工业大学 2014
[8]基于手机加速度传感器的身份认证关键技术研究[D]. 刘志丹.中南大学 2013
[9]基于步态加速度信号的身份认证方法研究[D]. 王晓波.山西大学 2011
本文编号：3560499
【文章来源】：北京工业大学北京市 211工程院校
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
指纹识别的流程图
人脸识别技术主要是根据用户的面部特征进行识别的身份认证方式，使用摄像机的视频流或捕获的图像自动检测和跟踪图像中的人脸，在检测到的人脸上进行人脸识别的相关技术通常被称为人脸识别，人脸识别的流程图如图2-2所示。人脸识别技术可以保证身份信息在各个领域的身份认证，具有较强的安全性和广泛的应用范围。如身份登录[32]、支付领域[33]、智能快递柜[34]、企业员工考勤[35]等，火车票验证[36]和苹果iPhoneX及以上系统采用3D人脸识别技术，不易被欺骗，用户的照片无法识别，极大地保护了用户的隐私。近年来，阿里巴巴和支付宝在
图 2-2 人脸识别的流程图Figure 2-2 Flow chart of face recognition（3）声纹识别声纹识别（VPR）有两种类型：说话人识别和说话人确认。声纹识别与普通的语音识别有很大的不同，声纹的识别主要是通过声音的声波频谱去判断当前用户是谁，而人们在平时说话过程中的声音与人体器官，如嘴唇、牙齿、喉咙等密切相关，每个器官的大小或外观都有很大的差异，这种差异可能导致不同的人在他们说话中发出的声音也会不同。声纹是声音接收器采集后经过各种电子仪器处理之后的声波频谱，通过这样的声波频谱可以实现身份认证。这种类型的认证只需要一个麦克风来进行声音采集，这种方法成本低且易于实现。声纹识别的流程图如图 2-3 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于口令的身份认证方案安全性分析及其改进[J]. 徐军. 山东理工大学学报(自然科学版). 2019(03)
[2]基于贝叶斯网络的遥感云用户行为认证方法[J]. 成路肖,阎继宁,焦阳,马艳,王玉柱. 计算机应用研究. 2019(02)
[3]可远程监控的刷脸开锁保险箱的研究与开发[J]. 刘琨. 计算机测量与控制. 2017(10)
[4]人脸识别与增强现实[J]. 杨晓哲. 中国信息技术教育. 2017(19)
[5]基于加速度传感器的中文签名身份认证[J]. 刘威,汪阳,郑建彬,詹恩奇. 计算机应用. 2017(04)
[6]中国手机市场调查研究[J]. 陈远霞,刘颖艳. 智富时代. 2016(S1)
[7]基于深度卷积神经网络的人体动作识别[J]. 吴军,肖克聪. 华中科技大学学报(自然科学版). 2016(S1)
[8]基于手机加速度传感器的静态手势身份认证方法[J]. 沈爱敏,张正道. 传感器与微系统. 2015(06)
[9]云支付:移动数字钱包之人脸识别技术[J]. 舒晓苓. 电脑知识与技术. 2015(08)
[10]一种采用UWB定位系统进行行为识别的方法[J]. 马荟,於志文,樊祥超,倪红波. 计算机工程与应用. 2012(14)
硕士论文
[1]基于人体动作识别的认证系统的研究与设计[D]. 张子帅.北京邮电大学 2017
[2]基于人脸识别的考勤系统设计[D]. 王婉清.南京邮电大学 2016
[3]基于多传感器数据融合的肢体动作识别系统研究[D]. 张少飞.太原理工大学 2016
[4]基于传感器的人体行为识别技术研究[D]. 茹晨光.浙江大学 2016
[5]基于手机传感器的用户身份认证方案研究与实现[D]. 王尧.江南大学 2015
[6]基于手机加速度传感器的人体监控系统研制[D]. 李晨.广西大学 2015
[7]基于加速度传感器的步态特征身份认证[D]. 张丽娜.沈阳工业大学 2014
[8]基于手机加速度传感器的身份认证关键技术研究[D]. 刘志丹.中南大学 2013
[9]基于步态加速度信号的身份认证方法研究[D]. 王晓波.山西大学 2011
本文编号：3560499
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