基于上采样单分类的智能手机手势密码隐式身份认证机制

发布时间：2024-09-17 16:07

　　 现有智能手机往往使用广泛且存储有敏感信息,一旦丢失会造成巨大的安全隐患,故数据安全的重要性日益凸显。鉴于传统认证策略的脆弱性,提出了一种基于上采样单分类的隐式身份认证机制。首先,融合使用了时间、二维及三维等多类手机内置传感器从不同维度采集用户的行为特征。其次,为降低高维数据所含噪声对分类的影响,提出了一种精选特征并降维的行为特征筛选方法,对所提取的特征进行向量排序、筛选以及降维。特别地,考虑到现有基于二分类算法方案的局限性,采用SVM SMOTE对正样本数据进行上采样,并提出了基于单分类的认证决策机制,以在单类小规模训练集上实现分类。最后基于实际的样本集进行性能测试,结果表明,所提方案在准确率、FAR、FRR与AUC指标上的表现部分优于使用大规模数据进行训练的传统KNN二分类器。

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【文章目录】：
1 引言
2 系统框架
3 数据与特征提取
    (1)时长特征
    (2)二维特征
    (3)三维特征
4 多级特征处理与身份认证
    4.1 特征排序与筛选
    4.2 特征降维
    4.3 数据扩增
    4.4 身份认证
5 性能测试与分析
    5.1 实验设置
    5.2 实验结果
        5.2.1 性能对比
        5.2.2 输入样本数对准确率的影响



本文编号：4005700