人还是机器？不在于写什么，而在于怎么写
计算机视觉与模式识别
2020-10-27 v1
摘要
在线欺诈常涉及身份盗用。由于大多数安全措施薄弱或可被欺骗，我们研究了一条更细微且较少被探索的途径：通过书写运动的行为生物特征识别。此类数据可用于验证用户是否正在操作设备或计算机应用，因此可靠地区分人类生成与机器生成的运动十分重要。为此，我们研究由人类和机器生成的书写符号（孤立字符、数字、手势和签名），并对比多种深度学习模型。我们发现，若符号以静态图像呈现，它们可欺骗最先进的分类器（最佳情况下近75%准确率），但若以时间序列呈现，则能以极高准确率被区分（平均情况下95%准确率）。我们得出结论：对伪造运动的准确检测更多关乎用户如何书写，而非书写内容。我们的工作对需要认证或验证合法人类用户的计算机系统具有启示，并提供了额外的安全层以抵御攻击者。
引用
@article{arxiv.2010.13231,
title = {Human or Machine? It Is Not What You Write, But How You Write It},
author = {Luis A. Leiva and Moises Diaz and Miguel A. Ferrer and Réjean Plamondon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.13231},
year = {2020}
}