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Implicit Identity Authentication Method Based on User Posture Perception
DOI:10.3390/electronics14050835.png)
摘要
En 中文
智能终端使用密码和生理特征(如指纹)来验证用户。传统认证方法在用户解锁手机时有效,但无法持续验证用户的合法身份。因此,常规认证方法实现的一次性认证无法满足安全要求。基于用户行为特征的隐式认证技术被提出,以实现智能终端用户的持续不间断认证。本文提出了一种融合键盘和传感器数据的隐式认证方法。为提高认证准确率,设计了一种基于神经网络的融合键盘数据和运动传感器数据的特征提取模型。构建了双通道融合特征空间,并考虑用户活动场景的变化及终端握持姿态的差异,构建了实际场景下采集的数据集。在采集数据上的实验结果表明,所提出的方法在一定程度上提高了用户认证的准确率。
Keyword:
keystroke data
sensor data
implicit identity authentication
期刊
IF:
2.6
论文数:
1.0W
被引数:
4.7W
机构
引用论文
An Intelligent Scheme for Continuous Authentication of Smartphone Using Deep Auto Encoder and Softmax Regression Model Easy for User Brain
IEEE ACCESS
IF3.6
Continuous authentication with feature-level fusion of touch gestures and keystroke dynamics to solve security and usability issues
COMPUTERS & SECURITY
IF5.4

