基于键盘和鼠标击键行为的用户身份识别

郑航; 廖闻剑; 唐楚俏

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基于键盘和鼠标击键行为的用户身份识别

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针对用户信息的安全性和解决单一击键行为特征识别度不高的问题,提出一种基于键盘和鼠标的击键特征识别方法.该方法通过用户聊天和点击聊天窗口等采集键盘和鼠标击键行为特征,将加权贝叶斯和欧式距离算法结合,从而实现用户身份识别.实验结果表明,该算法在32名用户真实击键记录组成的数据集上错误接受率FAR和错误拒绝率FRR分别为2.64％和3.38％,随着对外界环境因素的控制,该方法的准确率还可以进一步提升.

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来源
《计算机与数字工程》 |2019年第2期|476-480|共5页
作者
郑航; 廖闻剑; 唐楚俏;
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作者单位

武汉邮电科学研究院武汉 430074;

南京烽火软件科技有限公司南京 210019;

南京烽火软件科技有限公司南京 210019;

黄冈师范学院黄冈 438000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别理论;
关键词
身份识别; 击键特征; 加权贝叶斯; 欧式距离; 错误接受率; 错误拒绝率;

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