基于日常周期活动的主动智能手机认证方法
人机交互
2020-03-10 v2 计算机与社会
摘要
智能手机已成为人们日常生活的重要工具，这在高风险应用领域（例如移动支付）带来了更高的安全性要求。尽管物理密码、指纹和面部识别的组合在一定程度上提高了安全性，但被破解的风险仍然很高。本文尝试了一种更适用于研究人类部分周期活动的算法，即 Prophet 算法。该算法对缺失数据和趋势变化具有强鲁棒性，并能很好地处理离群值。在 UniMiB SHAR DATA 上的实验结果表明，用户只需执行 5 个周期的指定动作即可实现对下一时间序列的预测。交叉验证的误差分析应用于 4 个不同指标，最优结果“跳跃”行为的均方误差仅为 8.20%。凭借这些引人注目的特性，本文的主要贡献是提出了一种基于行为活动周期的智能手机用户识别系统，该系统可复制到其他行为研究中。此类系统的另一个突出特点是能够通过利用周期性派生出的行为特征使用小数据集拟合模型，从而减少对传感器扫描频率的依赖，因此该系统在能耗、数据量和拟合精度之间取得了平衡。
引用
@article{arxiv.1909.00045,
title = {An active smartphone authentication method based on daily cyclical activity},
author = {Chunmin Mi and Runjie Xu and Ching-Torng Lin and Run Yu Meng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.00045},
year = {2020}
}