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计算机科学与应用｜基于用户行为特征的低能耗身份认证

汉斯出版社

2022-02-07

导读：

随着智能手机中存储的敏感信息(如银行账户)和个人信息(如短信、个人照片)的内容越来越多，隐私信息泄露正成为整个信息社会需要担忧的问题。为了保护隐私和安全，目前移动端常用的身份识别方案有数字密码、图案密码、指纹识别、面部识别等。然而，这类身份认证方式并不能够百分之百地保护，容易被攻破并且认证频繁，每次唤醒设备都要进行验证。

基本信息：

基于用户行为特征的低能耗身份认证

Low Energy Identity Authentication Based on User Behavior Characteristics

作者：

林梦琪, 张晓梅：上海工程技术大学电子电气工程学院，上海

关键词:

行为特征；移动终端；传感器数据；身份认证；低能耗；Behavioral Characteristics；Mobile Terminal；Sensor Data；Identity Authentication；Low Energy Consumption

项目基金：

国家自然科学基金(61802252)。

原文链接：

https://doi.org/10.12677/SEA.2022.111006

内容简介：

在汉斯出版社《软件工程与应用》期刊中，有论文提出了基于用户行为特征的身份认证方案，通过采集移动设备传感器数据，得到用户与移动设备触摸屏的交互信息，并提取出用户的行为特征，采用机器学习算法训练数据集从而实现对用户的身份验证。

基于用户行为特征的身份认证主要有以下几个阶段：数据采集、特征提取、模型训练、身份识别。数据采集部分主要是调用手机内置传感器获得与用户行为相关的交互数据；特征提取部分将采集到的原始数据进行一系列的计算得到更能够表征用户行为的特征(例如滑动轨迹长度等)，再将提取出的特征进行分类；模型训练部分本文采用特征融合的方式将分类后的特征进行融合，采用机器学习算法进行模型的训练，并将模型保存；身份识别部分则将测试数据放入认证模型中，并得到认证结果。

为了考虑认证模型的能耗问题，本文分别对传感器的采样频率和识别算法进行能耗分析，最终使用25Hz的采样率和朴素贝叶斯算法得到基于用户行为特征的低能耗身份认证模型，实验结果表明，该模型不仅能在一定程度上降低能耗，且能达到97.94%的认证精度。虽然本文的认证方案得到了较高的准确率，但是本文只考虑了用户静坐情况下使用移动设备的场景，下一步将优化应用场景，设置走路、跑步等运动状态，以实现同一用户在不同场合下的持续身份认证。

1、李妍, 张航航, 水莹莹. 基于用户标识的OpenStack身份认证协议[J]. 计算机科学与应用, 2019, 9(12): 2394-2402.

https://doi.org/10.12677/CSA.2019.912266

2、文勇军, 李程, 王键, 樊志良, 唐俊龙, 唐立军. 基于教育电子身份号的关联认证[J]. 计算机科学与应用, 2016, 6(5): 265-270.

http://dx.doi.org/10.12677/CSA.2016.65032

3、展召敏, 严一滨. 基于驾驶员身份认证的车载酒精检测系统设计[J]. 软件工程与应用, 2017, 6(6): 172-180.

https://doi.org/10.12677/SEA.2017.66019

4、于亮, 毕杨. 基于文学作品的自称语语用身份建构的实证研究——以《鹿鼎记》中“吴应熊”为例[J]. 现代语言学, 2018, 6(5): 723-727.

https://doi.org/10.12677/ML.2018.65084

5、牛凯, 洪芳华, 葛长宏, 吕振辉, 肖锋, 王焕卫. 移动双因素身份认证及电子签章在现场货物交接中的应用[J]. 计算机科学与应用, 2020, 10(4): 601-609.

https://doi.org/10.12677/CSA.2020.104062

所属期刊

-Computer Science and Application-

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