一种基于非线性变换的固定文本击键行为动态多用户识别算法
信号处理
2022-10-07 v1 机器学习
摘要
在本文中，我们提出一种新技术，利用击键动态唯一地分类并识别使用单一应用程序的多个用户。当多个用户合法访问共享计算机与账户，且有时某一用户会在另一用户账户上被无意登录时，通常会遇到该问题。由于此阶段登录流程通常被绕过，我们依赖击键动态来区分用户。我们的算法使用分位数变换与来自定位的技术来分类并识别用户。具体而言，我们使用一种称为基于序数的展开定位（UNLOC）的算法，其仅利用通过比较距离代理获得的序数数据，通过基于打字模式在降维的PCA/Kernel-PCA/t-SNE空间中“定位”用户。我们的结果借助基准击键数据集得到验证，并显示我们的算法优于其他方法。
引用
@article{arxiv.2210.02505,
title = {A novel non-linear transformation based multi-user identification algorithm for fixed text keystroke behavioral dynamics},
author = {Chinmay Sahu and Mahesh Banavar and Stephanie Schuckers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.02505},
year = {2022}
}
备注
The paper has been accepted to IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science