| 基于键盘行为数据的用户身份识别 |
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| 引用本文： | 蒋李灵,刘家芬. 基于键盘行为数据的用户身份识别[J]. 计算机应用, 2015, 0(Z1) |
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| 作者姓名： | 蒋李灵 刘家芬 |
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| 作者单位： | 西南财经大学 经济信息工程学院,成都,611130 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重大研究计划项目，国家自然科学基金青年项目，中央高校基本科研业务专项项目(JBK140129)。 |
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| 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。
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| 关 键 词： | 键盘行为 用户识别 欧氏距离 k-means聚类 生物认证 |
User authentication based on keystroke dynamics |
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| JIANG Liling? , LIU Jiafen. User authentication based on keystroke dynamics[J]. Journal of Computer Applications, 2015, 0(Z1) |
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| Authors: | JIANG Liling? LIU Jiafen |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | keystroke dynamics user authentication Euclidean distance k-means clustering biometric authentication |
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