用于持续认证的两维动态融合
密码学与安全
2023-09-11 v1
摘要
持续认证通过持续监控和认证用户,已被广泛研究以为移动设备提供高安全性和高可用性。近期研究采用多生物特征融合进行持续认证,以在部分捕获的生物数据质量较低时仍提供高精度。然而,现有的持续融合方法资源消耗大,因为它们依赖于所有分类器始终处于激活状态,可能不适合移动设备。在本文中,我们提出一种多生物特征持续认证的新方法:两维动态融合。我们的核心见解是,多生物特征持续认证在分类器维度和时间维度上计算两维匹配分数。基于此,我们根据认证发生的上下文动态选择一组分类器,并通过多分类器融合和多样本融合来融合匹配分数。通过实验评估,我们表明我们的方法比现有融合方法在资源使用和精度之间提供了更好的平衡。特别地,我们表明通过采用多样本融合,我们的方法在相同的分数计算次数下比现有方法提供更高的精度。
引用
@article{arxiv.2309.04128,
title = {Two-Dimensional Dynamic Fusion for Continuous Authentication},
author = {Nuttapong Attrapadung and Goichiro Hanaoka and Haochen M. Kotoi-Xie and Takahiro Matsuda and Takumi Moriyama and Takao Murakami and Hidenori Nakamura and Jacob C. N. Schuldt and Masaaki Tokuyama and Jing Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.04128},
year = {2023}
}
备注
Accepted to IJCB'23