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综合馆
基于键盘行为数据的用户身份识别
  • 摘要

    用户击键行为作为一种生物特征,具有采集成本低、安全性高的特点。然而,现有的研究方法和实验环境都是基于实验室数据,并不适用于极度不平衡的真实数据。比如,在实验室数据上效果出色的分类算法在真实数据上却无法应用。针对此问题,提出了基于真实击键行为数据的用户识别算法。该方法将聚类算法和距离算法结合起来,通过比较新来的击键行为和历史击键行为相似度以实现用户识别。实验结果表明,该算法在100名用户的3015条真实击键记录组成的数据集上准确率达到88.22%,在投入实际应用后,随着样本集的增大算法的准确率还可以进一步提升。

  • 作者

    蒋李灵  刘家芬  JIANG Liling?  LIU Jiafen 

  • 作者单位

    西南财经大学 经济信息工程学院,成都,611130

  • 刊期

    2015年z1期 ISTIC PKU

  • 关键词

    键盘行为  用户识别  欧氏距离  k-means聚类  生物认证  keystroke dynamics  user authentication  Euclidean distance  k-means clustering  biometric authentication 

参考文献
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34.229.113.106