基于生物行为特征及单分类算法的手机用户持续认证研究

发布时间：2022-01-19 17:04

　　智能手机作为人们日常工作,社交的重要工具,储存了诸多与用户个人隐私密切相关的信息。因此,手机的丢失或被盗都会导致一系列严重的后果。在这种情况下,手机用户身份认证成为一种重要的安全防护手段。目前对智能手机的安全认证方法主要为密码验证,如PIN码,数字密码或图形密码。然而这些传统的验证方法过于简单,面临密码容易丢失或被攻破等问题。利用指纹或人脸等生理特征进行认证的方法虽然安全性有所提升,但也会被攻击者利用指模、图像、视频等工具破解。且这些认证方法均为一次认证,仅在用户解锁手机时进行认证,无法提供长时间的有效防护。因此,需要一种高效的、可持续性的认证方法对手机进行安全保护。本文针对智能手机持续认证的问题进行研究,基于用户使用手机时的行为习惯,利用手机自带的行为信息采集设备,构造生物行为特征,创建出隐式的、持续性的手机认证系统。多数基于生物行为特征的手机认证方法采用K-近邻,支持向量机等多分类算法,这些算法对于正负数据集的容量及平衡性具有一定的要求。本文利用单分类算法对于负样本数据集要求较低的特点,提出了基于用户生物行为特征及单分类算法的手机持续认证框架。主要研究工作包括:1.基于用户触摸行为... 

【文章来源】：西南大学重庆市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

触摸认证系统框架

免偶然的实验结果，每一个用户都进行了 1析了在认证阶段使用的触摸滑动特征条数对认在所有用户个体上的效果，最后通过表格统验证IVDD单分类算法的特点，在所有实验响到的触摸数据被提取成了 32 维的特征向量滑动行为。在认证阶段结合 n 条特征的认证是一条或多条。理论上，用于参与认证的条样本进行认证时，结果是波动的。的特征条数对认证结果的影响，我们选取不避免因奇偶问题导致的不确定性，我们选择验结果如图 3-2 所示。

通过实验可以证明，随着认证时结合的特征时可以看到 IVDD 分类器的效果在平均错误结果会引出认证时间的问题。在认证阶段， ( )。实际上，这个 n 条特征的等待时间只开始对一名用户进行认证，我们只需要等待后得出该时间窗口下的认证结果。对于后续特征与上个时间窗口的 n-1 条特征进行结合们最终选择 n=13 作为最终的认证。此时，第0 秒。析该认证系统的效果，我们为数据集中的 4他们的错误接受率（FAR）和错误拒绝率（3，对每个用户进行了 10 次重复实验，实验

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Brew平台的人脸检测技术[J]. 高久稳,李自勤.  中国水运(下半月). 2009(12)
[2]基于用户击键特征识别的用户认证系统[J]. 曲维光,宋如顺.  计算机工程与应用. 2002(16)

硕士论文
[1]基于手机平台的身份识别的研究[D]. 杨海燕.中南大学 2007



本文编号：3597238