一种基于 HMM 的多传感器连续移动认证方法
密码学与安全
2017-12-25 v1
摘要
随着智能手机的日益普及，对一种能够有效应对各种安全威胁与隐私泄露的鲁棒认证机制的需求愈发迫切。本文研究基于触摸界面的移动设备的连续认证。提出了一种基于隐马尔可夫模型（HMM）的行为模板训练方法，该方法不需要来自移动设备所有者以外的其他受试者的训练数据，并且可以随新数据随时间更新。利用连续的从左到右 HMM，根据来自触摸、加速度计和陀螺仪数据的多传感器信息对用户手势模式建模。该方法对用户的点触和笔画模式建模，因为这些是移动设备上最基本且最频繁使用的交互。为评估所提方法的有效性，我们新建了一个包含 42 名用户在其智能手机上与现成应用交互的数据集。结果表明，所提方法的性能令人鼓舞，并可能优于其他最先进的方法。
引用
@article{arxiv.1712.08305,
title = {An HMM-based Multi-sensor Approach for Continuous Mobile Authentication},
author = {Aditi Roy and Tzipora Halevi and Nasir Memon},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.08305},
year = {2017}
}