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本文在Windows操作系统中研究并实现了三种截获用户鼠标行为数据的方法:消息钩子、WM_INPUT消息处理和过滤驱动,并从采样时钟分辨率、时间精度和位置信息等方面分析了不同方法所获取数据之间的区别.本文实验中同时使用这三种方法获取了多个用户的鼠标行为数据,从特征层面对不同数据截获方法带来的影响进行了对比分析,并利用神经网络分类器构建了身份认证模型,对使用不同方法下采集的鼠标行为数据进行用户身份认证的效果进行了实验研究.结果表明由三种数据截获方法采集到的数据都取得了较好的身份认证效果,其中使用消息钩子获取的数据进行认证的准确率最高,达到了94%以上. 相似文献
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在移动设备的身份认证方面,传统密码认证方式易受到窥肩攻击和屏幕解锁痕迹攻击,不足以保证移动设备隐私安全.本文提出一种基于触屏行为的身份认证方案,获取手指与屏幕交互数据,经预处理后提取触屏行为特征向量,用机器学习算法训练后生成认证模型,对用户进行身份认证.与传统密码身份认证不同,该方案以用户触屏行为信息作为认证密钥,持续检测移动设备用户真实性,即使攻击者看到用户操作行为也很难再现,提高了身份认证安全性.经实验验证,基于触屏行为的身份认证实现了94.42%的认证准确率. 相似文献
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利用人脸识别技术、活体检测技术,结合国密算法,设计了一个基于模糊承诺算法的身份认证系统。提出一种多值量化方法来提高数据相似性,并采用多样本组的特征数据清洗方式提高数据稳定性,以解决常见的生物特征认证中误识率和拒识率较高且难以平衡的问题。在注册阶段,采集多组128维人脸特征数据,清洗后获得平均值,基于一个阈值区间将每个维度的数据量化为4 b二进制数。将量化完成后的数据作为加密密钥,以BCH编码为纠错码,使用模糊承诺算法将认证服务器产生的秘密密钥加密存储在客户端。在认证阶段,实时采集的人脸特征数据经过量化后,利用BCH纠错提取出秘密密钥,将秘密密钥作为协商密钥,基于传统身份认证协议实现客户端与认证服务器之间的认证过程。通过实验证实,采用上述方法实现的身份认证系统可将误识率降低至0%,拒识率降低到1%以内。 相似文献
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生物识别技术是指通过计算机利用人的自身生理或行为特征进行身份认证的技术。以其巨大的优点受到广泛的重视,成为新的研究热点。本文讨论了目前身份认证机制存在的问题,对生物识别技术发展特别是生物识别的主要技术进行了介绍,对生物识别技术在金融、电子商务中的应用及发展进行了探讨和分析。 相似文献
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生物特征是人的内在属性,它具有较高的稳定性及个体差异性,因此将人体生物特征用于计算机网络安全和身份认证是一种很好的方法.但对单项生物特征而言,可能会由于用户身体受到伤病或污渍的影响,导致系统无法正常识别,造成合法用户无法登录的情况.为提高系统识别的准确性和稳定性,本文提出了将多种生物特征用于网络安全和身份认证的方法,并对相关技术进行了分析. 相似文献
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研究基于改进身份认证协议的单点登录系统,提高系统的身份认证的速度.针对单点登录系统中进行身份认证时,如果用户数据量过大,导致用户需要逐个核对数据库中的身份信息,造成的身份核对方法耗时,延长了单点登录系统身份认证的时间.为了避免上述问题,提出了一种基于改进身份认证协议的单点登录系统.利用线性回归方法,对用户数据进行融合处理.通过非线性传输参数方法将融合后的信息传输到服务器中,并利用参数配准和身份认证技术将其与数据库中数据进行配准,避免传统方法大规模比对带来的缺陷,提高了身份认证的速度.实验证明,该方法能够提高身份认证的速度,效果令人满意. 相似文献
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超级网银上线半年以来,其安全性受到极大的怀疑;特别是目前超级网银的身份认证系统的安全性,网银用户普遍存在担心。本文正是基于这样的背景,从超级网银的现有身份认证系统的安全性出发,分析了现有身份认证系统安全隐患,并设计了一种基于生物特征识别的更为安全可靠的身份认证系统。 相似文献