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基于用户鼠标行为的身份认证方法
被引量:
10
1
作者
徐剑
李明洁
+1 位作者
周福才
薛锐
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第2期148-154,共7页
针对已有身份认证方法存在的问题,提出了一种基于用户鼠标行为的身份认证方法。首先,给出了基于用户鼠标行为的身份认证模型及其实体构成,之后采用层次化划分方法对用户鼠标行为进行了定义,同时给出了不同行为需要提取的特征值及对应的...
针对已有身份认证方法存在的问题,提出了一种基于用户鼠标行为的身份认证方法。首先,给出了基于用户鼠标行为的身份认证模型及其实体构成,之后采用层次化划分方法对用户鼠标行为进行了定义,同时给出了不同行为需要提取的特征值及对应的计算方法。采用随机森林分类器作为鼠标行为分类工具,以解决已有方案中存在的数据的过度拟合和数据噪声问题。在身份认证阶段,结合用户鼠标行为,采用层次结构的分类决策模型对用户身份进行认证。最后,对所提出的身份认证方法进行了实验分析,结果表明该方法具有较好的错误拒绝率和错误接受率。
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关键词
身份认证
鼠标行为
随机森林
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职称材料
基于鼠标行为的三支身份认证方法
被引量:
2
2
作者
胡军
马康
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期474-480,共7页
为了实现使用鼠标行为数据进行身份认证时认证时间和认证准确率的平衡,该文通过引入三支决策思想,提出了一种新的身份认证方法。该方法首先基于部分鼠标行为对用户做第一次判定,分为合法用户、非法用户和延迟决策用户3个类别,实现部分...
为了实现使用鼠标行为数据进行身份认证时认证时间和认证准确率的平衡,该文通过引入三支决策思想,提出了一种新的身份认证方法。该方法首先基于部分鼠标行为对用户做第一次判定,分为合法用户、非法用户和延迟决策用户3个类别,实现部分用户的预先判定;然后,通过再多收集一部分鼠标行为对延迟决策用户做合法性判断,保证了方法的认证准确率。实验结果证明,该方法可以有效地降低期望认证时间并得到较高的认证准确率。
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关键词
三支决策
身份认证
鼠标行为
支持向量机
K最近邻
随机森林
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职称材料
基于鼠标和键盘行为特征组合的用户身份认证
被引量:
2
3
作者
王振辉
王振铎
支侃买
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第7期308-312,共5页
为解决单一行为特征存在的不足和提高认证识别率,提出一种基于鼠标和键盘行为特征组合的双指标用户身份认证方法。首先分别提取鼠标和键盘两种指标的行为特征,然后利用支持向量机进行模式识别,实现特征分析和验证,以达到实时监测用户身...
为解决单一行为特征存在的不足和提高认证识别率,提出一种基于鼠标和键盘行为特征组合的双指标用户身份认证方法。首先分别提取鼠标和键盘两种指标的行为特征,然后利用支持向量机进行模式识别,实现特征分析和验证,以达到实时监测用户身份、检测非法用户的目的。最后通过多个用户采集鼠标和键盘行为数据进行身份识别与认证实验。结果表明,相对于单一行为特征,该方法提高了用户身份认证的识别率,降低了误识率和拒识率,而且结果优于BP和SOM方法,充分展示了双指标身份认证的高可靠性。
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关键词
行为
特征
身份认证
支持向量机
击键特征
鼠标行为
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职称材料
单分类人机检测方法
4
作者
牛红峰
朱蓉蓉
+2 位作者
李永明
丁洁
蔡忠闽
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期118-124,共7页
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...
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。
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关键词
人机检测
脚本机器人
单分类
鼠标行为
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职称材料
题名
基于用户鼠标行为的身份认证方法
被引量:
10
1
作者
徐剑
李明洁
周福才
薛锐
机构
东北大学软件学院
中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第2期148-154,共7页
基金
国家科技重大专项基金项目(2013ZX03002006)
辽宁省科技攻关项目(2013217004)
+2 种基金
辽宁省博士启动基金项目(20141012)
中央高校基本科研业务费专项资金(N130317002)
信息安全国家重点实验室开放课题项目(2014-15)资助
文摘
针对已有身份认证方法存在的问题,提出了一种基于用户鼠标行为的身份认证方法。首先,给出了基于用户鼠标行为的身份认证模型及其实体构成,之后采用层次化划分方法对用户鼠标行为进行了定义,同时给出了不同行为需要提取的特征值及对应的计算方法。采用随机森林分类器作为鼠标行为分类工具,以解决已有方案中存在的数据的过度拟合和数据噪声问题。在身份认证阶段,结合用户鼠标行为,采用层次结构的分类决策模型对用户身份进行认证。最后,对所提出的身份认证方法进行了实验分析,结果表明该方法具有较好的错误拒绝率和错误接受率。
关键词
身份认证
鼠标行为
随机森林
Keywords
Identity authentication
Mouse behavior
Random forest
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于鼠标行为的三支身份认证方法
被引量:
2
2
作者
胡军
马康
机构
重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期474-480,共7页
基金
国家重点研发计划课题(2017YFB0802303)
重庆市基础科学与前沿技术研究(cstc2017jcyjAX0406,cstc2017jcyjAX0325)
文摘
为了实现使用鼠标行为数据进行身份认证时认证时间和认证准确率的平衡,该文通过引入三支决策思想,提出了一种新的身份认证方法。该方法首先基于部分鼠标行为对用户做第一次判定,分为合法用户、非法用户和延迟决策用户3个类别,实现部分用户的预先判定;然后,通过再多收集一部分鼠标行为对延迟决策用户做合法性判断,保证了方法的认证准确率。实验结果证明,该方法可以有效地降低期望认证时间并得到较高的认证准确率。
关键词
三支决策
身份认证
鼠标行为
支持向量机
K最近邻
随机森林
Keywords
three-way decision
identity authentication
mouse behavior
support vector machines
K-nearest neighbor
random forest
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于鼠标和键盘行为特征组合的用户身份认证
被引量:
2
3
作者
王振辉
王振铎
支侃买
机构
西安翻译学院工程技术学院
西安思源学院电子信息工程学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第7期308-312,共5页
基金
陕西省教育厅科研计划项目(12JK1055)
文摘
为解决单一行为特征存在的不足和提高认证识别率,提出一种基于鼠标和键盘行为特征组合的双指标用户身份认证方法。首先分别提取鼠标和键盘两种指标的行为特征,然后利用支持向量机进行模式识别,实现特征分析和验证,以达到实时监测用户身份、检测非法用户的目的。最后通过多个用户采集鼠标和键盘行为数据进行身份识别与认证实验。结果表明,相对于单一行为特征,该方法提高了用户身份认证的识别率,降低了误识率和拒识率,而且结果优于BP和SOM方法,充分展示了双指标身份认证的高可靠性。
关键词
行为
特征
身份认证
支持向量机
击键特征
鼠标行为
Keywords
Behavioural biometrics
Identity authentication
SVM
Keystroke features
Mouse actions
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
单分类人机检测方法
4
作者
牛红峰
朱蓉蓉
李永明
丁洁
蔡忠闽
机构
西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室
西安交通大学电子与信息学部
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期118-124,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61772415)
文摘
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
Keywords
human-bot detection
scripted bot
one-class classifier
mouse behavior
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于用户鼠标行为的身份认证方法
徐剑
李明洁
周福才
薛锐
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于鼠标行为的三支身份认证方法
胡军
马康
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于鼠标和键盘行为特征组合的用户身份认证
王振辉
王振铎
支侃买
《计算机应用与软件》
CSCD
2016
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
单分类人机检测方法
牛红峰
朱蓉蓉
李永明
丁洁
蔡忠闽
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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