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摘要:
针对用户信息的安全性和解决单一击键行为特征识别度不高的问题,提出一种基于键盘和鼠标的击键特征识别方法.该方法通过用户聊天和点击聊天窗口等采集键盘和鼠标击键行为特征,将加权贝叶斯和欧式距离算法结合,从而实现用户身份识别.实验结果表明,该算法在32名用户真实击键记录组成的数据集上错误接受率FAR和错误拒绝率FRR分别为2.64%和3.38%,随着对外界环境因素的控制,该方法的准确率还可以进一步提升.
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文献信息
篇名 基于键盘和鼠标击键行为的用户身份识别
来源期刊 计算机与数字工程 学科 数学
关键词 身份识别 击键特征 加权贝叶斯 欧式距离 错误接受率 错误拒绝率
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 工程实践
研究方向 页码范围 476-480
页数 5页 分类号 O235
字数 3994字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2019.02.045
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 廖闻剑 13 29 3.0 5.0
2 郑航 1 2 1.0 1.0
6 唐楚俏 1 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
身份识别
击键特征
加权贝叶斯
欧式距离
错误接受率
错误拒绝率
研究起点
研究来源
研究分支
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期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
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