单分类人机检测方法

• 作者: 丁洁 朱蓉蓉 李永明 牛红峰 蔡忠闽
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 人机检测 脚本机器人 单分类 鼠标行为
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 页码范围: 118-124
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6|TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb201911017

摘要

针对人机检测领域中脚本机器人种类多样的问题,提出了一种利用单分类方法基于鼠标行为的人机检测技术,实现对带有行为模拟功能的高级脚本机器人的检测.利用JavaScript获取网页页面正常用户的鼠标行为数据,经过数据预处理、特征提取过程获得描述用户行为的特征向量并送入单分类器中,建立人机检测模型.为验证单分类方法的有效性,通过统计分析网页页面正常用户的鼠标行为数据,设计3种具有模拟人类功能的脚本机器人,模拟正常用户完成网页页面登录场景任务.使用直线类型的脚本机器人样本参与特征选择,之后提取特征子集,完成单分类器在人机检测领域的性能评价.实验结果表明:单分类器对直线、规则曲线、不规则曲线3种脚本机器人检测效果最好的等错误率分别为7.25％、9.45％和12.7％;较二分类方法对未知类型脚本机器人检测效果最好的等错误率为20.56％;单分类方法具有良好的泛化性.