基于行为足迹的多模态融合身份认证

摘要：

针对单模态身份认证方法存在特征单一容易被伪造和攻破的问题,提出基于用户行为足迹的多模态特征融合隐式身份认证方法.在移动设备中采集用户使用设备时的触摸压力、触摸轨迹、加速度等传感器数据,利用特征选择技术提取触摸屏交互、移动模式、物理位置等特征并对其进行训练与融合,最终通过多模态特征融合模型实现用户身份认证.实验结果表明,该方法采用的特征级融合和决策级融合方式均获得了98％以上的认证准确率,相比单模态身份认证方法更难以被伪造和攻破,且认证准确率更高、稳定性更强.

关键词：生物行为;多模态特征;隐式认证;数据融合;行为足迹

所属期刊栏目：47

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61802252

在线出版日期：2021-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：116-124