Lượt xem: 385 | Gửi lúc: 09/02/2017 09:12:56
Bookmark and Share

Nghiên cứu độ đo khoảng cách mới cho mô hình động học gõ bàn phím trong xác thực sinh trắc học

CSKH-02.2016 - (Tóm tắt) - Bài báo trình bày một số vấn đề về động học gõ bàn phím (Keystroke Dynamics - KD), trong đó mô tả ngắn gọn quá trình thực hiện và một số ứng dụng của nó. Bên cạnh việc phân tích mối quan hệ giữa các độ đo khoảng cách và mô hình dữ liệu, các tác giả thực hiện các thuật toán đã có và dựa trên độ đo khoảng cách mới để cải thiện chất lượng của quá trình nhận dạng và xác thực người dùng. Các kết quả thực nghiệm dựa trên các tệp dữ liệu mẫu đã chứng tỏ độ đo khoảng cách mới có hiệu năng tốt hơn, trong đó bao gồm cả các tệp dữ liệu nhận được từ các thiết bị sử dụng màn hình cảm ứng, chẳng hạn như điện thoại thông minh.

Abstract— In this paper, some problems of keystroke dynamics (KD) are presented. The substance and its use is introduced briefly. Firstly, the relationship between the distance metrics and the data model is analyzed. Then new distance based algorithm for keystroke dynamics classification is done to improve the quality of the process. Experimental results based on the sample data files proved better performance of the new distance metric. Especially including data files received from the device using the touch screen, such as smartphones.

Xem toàn bộ bài báo tại đây.

 Tài liệu tham khảo

[1]. M. Antal, L. Z. Szabo, and I. Laszlo, “Keystroke dynamics on android platform”, Procedia Technology 19, pp. 820-826, 2015.

[2]. M. Antal, L. Z. Szabo, and Laszlo, “Keystroke Dynamics - Data Set”. 

[3]. Kevin S. Killourhy and Roy A. Maxion, “Comparing Anomaly Detectors for Keystroke Dynamics”, in Proceedings of the 39th Annual International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN-2009), pp. 125-134, Estoril, Lisbon, Portugal, June 29-July 2, 2009. IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, California, 2009.

[4]. R. M. Kevin Killourhy, “Keystroke Dynamics - Benchmark Data Set”. 

[5]. R. Giot, M. El-Abed, and C. Rosenberger, “Keystroke dynamics authentication. Biometrics”, chapitre-8, 2011.

[6]. Y. Zhong, Y. Deng, and A. K. Jain. “Keystroke dynamics for user authentication”. In Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), 2012 IEEE Computer Society Conference on, pp. 117-123, 2012.

[7]. M. Ferrer, E. Valveny, F. Serratosa, I. Bardaji, and H. Bunke, “Graph-based k-means clustering: A comparison of the set median versus the generalized median graph”, In Computer Analysis of Images and Patterns.

[8]. A. Beck, M. Teboulle, and Z. Chikishev, “Iterative minimization schemes for solving the single source localization problem”, SIAM Journal on Optimization, 19(3), pp. 1397-1416, 2008, Springer, pp. 42-350, 2009.

[9]. Trojahn M, Arndt F, Ortmeier F, “Authentication with Keystroke Dynamics on Touchscreen Keypads - Effect of different N-Graph Combinations”, In: MOBILITY 2013, The Third International Conference on Mobile Services, Resources and Users, pp. 114-119, 2013.

[10]. F. Bergadano, D. Gunetti, and C. Picardi, “User authentication through keystroke dynamics”. ACM Transactions on Information and System Security, 5(4): pp. 367-397, 2002.

Trần Nguyên Ngọc, Nguyễn Ngọc Hà