DEFT:一种用于击键动力学的新基于距离的特征集
机器学习
2023-10-09 v1
摘要
击键动力学是一种用于用户识别与认证的行为生物特征。我们提出一组基于键盘按键间距离的新特征,该概念此前在击键动力学中未被考虑。我们将常用的度量指标飞行时间与键盘按键间距离相结合,称之为距离增强飞行时间特征(DEFT)。这一新颖方法提供了对个体打字行为的全面洞察,超越了仅有的打字速度。我们通过将 DEFT 特征与其他既往使用的击键动力学特征相结合,构建了 DEFT 模型。该 DEFT 模型设计为设备无关,使我们能在三种常用设备(台式机、手机与平板)上评估其有效性。在跨两个数据集评估时,DEFT 模型优于现有最先进方法。我们在所有三种设备上获得了超过 99% 的准确率与低于 10% 的等错误率。
引用
@article{arxiv.2310.04059,
title = {DEFT: A new distance-based feature set for keystroke dynamics},
author = {Nuwan Kaluarachchi and Sevvandi Kandanaarachchi and Kristen Moore and Arathi Arakala},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.04059},
year = {2023}
}
备注
12 pages, 5 figures, 3 tables, conference paper