单分类人机检测方法

摘要：

针对人机检测领域中脚本机器人种类多样的问题,提出了一种利用单分类方法基于鼠标行为的人机检测技术,实现对带有行为模拟功能的高级脚本机器人的检测.利用JavaScript获取网页页面正常用户的鼠标行为数据,经过数据预处理、特征提取过程获得描述用户行为的特征向量并送入单分类器中,建立人机检测模型.为验证单分类方法的有效性,通过统计分析网页页面正常用户的鼠标行为数据,设计3种具有模拟人类功能的脚本机器人,模拟正常用户完成网页页面登录场景任务.使用直线类型的脚本机器人样本参与特征选择,之后提取特征子集,完成单分类器在人机检测领域的性能评价.实验结果表明:单分类器对直线、规则曲线、不规则曲线3种脚本机器人检测效果最好的等错误率分别为7.25％、9.45％和12.7％;较二分类方法对未知类型脚本机器人检测效果最好的等错误率为20.56％;单分类方法具有良好的泛化性.

关键词：人机检测、脚本机器人、单分类、鼠标行为

所属期刊栏目：53

分类号：TP301.6;TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61772415

在线出版日期：2019-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：118-124