面向移动智能设备的多特征融合隐式鉴别机制研究

• 作者: 刘礼才 李锐光 殷丽华 郭云川 项菲
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 隐式鉴别 多特征融合 移动智能设备 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2713-2719
• 页数: 7页
• 分类号: TP309
• 字数: 6325字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.11.021

摘要

隐式鉴别机制在解决移动智能设备的安全性与易用性冲突方面具有重要而独特的作用。然而，已有工作通常基于单一特征或动作进行隐式鉴别，仅适合于特定动作、场景和范围。为了解决此问题，本文利用用户使用设备时存在位置、环境、状态、生物和行为特征，提出了一种基于多特征融合的隐式鉴别方案。该方案采集设备内置传感器、生物和行为数据，通过支持向量机方法训练和提取特征，设计多特征融合模型和构建隐式鉴别框架，计算用户身份信任水平，设计差异化安全策略并持续透明地鉴别用户身份。实验验证了该方案的有效性，并且能够平衡安全性与易用性和资源消耗。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷丽华	中国科学院信息工程研究所	17	284	7.0	16.0
2	郭云川	中国科学院信息工程研究所	21	48	3.0	6.0
3	项菲		2	48	2.0	2.0
4	刘礼才	中国科学院信息工程研究所	1	2	1.0	1.0
8	李锐光		2	16	2.0	2.0