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10.13190/j.jbupt.2020-244

基于鼠标行为时频联合分析的用户可信认证

引用
提出了一种基于时频联合分析的鼠标动力学认证方法.对用户操作鼠标行为的连续时序信号进行小波包变换,依据不同频带的子信号提取其时频联合分布特征,并使用递归特征消除法筛选出特征.采用随机森林算法建立用户独特的鼠标行为模式,据此进行用户身份认证.为验证方法的有效性,采取单因素实验设计,以特征分析方法为唯一因素,采集真实网络环境中40个用户在31个月内的鼠标行为数据,对其中18个用户分别采用时序分析和时频联合分析提取并筛选特征;使用相同算法建立用户鼠标行为模式,对比了基于2种特征分析方法的可信身份认证系统的性能差异.结果显示,相比时序分析方法,所提方法将可信身份认证的操作特性曲线下的面积从97.02%提升为99.10%.

时频联合分析;可信身份认证;鼠标行为;小波包变换;随机森林

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TP273(自动化技术及设备)

国家自然科学基金面上项目;重庆市技术创新与应用发展专项重点项目

2021-09-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

121-128

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北京邮电大学学报

1007-5321

11-3570/TN

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2021,44(4)

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