基于遗传算法和灰色关联分析的击键特征识别算法

基于用户击键特征的身份认证比传统的基于口令的身份认证方法有更高的安全性，现有研究方法中基于神经网络、数据挖掘等算法计算复杂度高，而基于特征向量、贝叶斯统计模型等算法识别精度较低。为了在提高识别精度的同时有效降低计算复杂度，在研究现有算法的基础上提出了一种基于遗传算法与灰色关联分析的击键特征识别算法。该算法利用遗传算法根据用户训练样本确定表征用户击键特征的标准特征序列，通过对当前用户击键特征序列与标准特征序列进行灰色关联分析实现用户身份认证。实验结果表明，该算法识别精度达到神经网络、支持向量机等算法的较高水平，错误拒绝率与错误接受率分别为0%与1.5%。且计算复杂度低，与基于特征向量的算法相近。     

一种基于击键的生物密钥产生算法研究

生物密钥系统提供了生物特征与传统密码的无缝连接,代表了下一代密码技术的发展方向。该文介绍了一种基于用户击键的生物密钥产生算法,该算法通过提取用户击键的生物特征,并与传统的密码相合,生成新的生物密码。该密码系统能提供价廉而安全性高的身份认证服务,具有较好的推广性。     

基于三分类的击键序列身份认证

针对基于统计学用户击键模式识别算法识别率较低的不足，提出了一种统计学三分类主机用户身份认证算法。该方法通过对当前注册用户的击键特征与由训练样本得到的标准击键特征进行比较，将当前注册用户划分为合法用户类、怀疑类与入侵类三类,对怀疑类采用二次识别机制。 采用动态判别域值，引入了与系统安全性和友好性相关的可控参量k，由系统管理员根据实际确定。并对该算法性能进行了理论分析与实验测试，结果表明该算法在保持贝叶斯统计算法需要训练样本集规模较小、算法收敛速度快优点的基础上,识别精度高于贝叶斯统计算法，错误拒绝率(FRR)和错误通过率(FAR)分别为1.6%和1.5%。     

基于击键特征的用户身份认证新方法

口令保护机制是绝大多数计算机及网络安全管理中的重要一环，如何有效防止因口令失窃而造成计算机及网络系统的非法进入，一直是一个倍受关注的问题，为此文章提出了一种利用用户口令输入击键特征进行用户身份认证的新方法，该方法利用人在点击键盘时所产生的按键压力和击键频率，构造出能够描述每个用户独有特征的击键特征向量，并由此提出了一种基于有限正例样本集合识别正反例的新算法，相关实验结果表明该身份认证新方法具有较高的用户识别能力。     

基于HMM的击键特征用户身份认证

由于击键过程的时间序列特性和隐马尔可夫模型(HMM)在处理序列化动态信号中的优越性能,该文提出了根据用户击键特征采用HMM对用户身份进行认证的新方法。并对击键特征值的提取、观测值编码等问题进行了分析。实验证实了采用HMM进行击键特征身份验证的有效性。     

基于口令击键过程的用户身份识别方法研究

口令保护机制是计算机系统及其网络安全管理中重要的一环.如何有效防止因口令失窃所造成计算机及其网络系统的非法进入,一直是一个倍受关注的问题.为此本文提出了一种利用用户口令输入时的击键特征进行用户身份认证的方法.该方法利用用户在点击键盘时所产生的按键压力和击键频率,构造出能够描述每个用户特有的击键特征向量,并由此提出了一种基于有限正例样本集合识别正反例的归纳方法.相应的实验结果表明这种用户身份认证方法,具有较高的用户识别能力.     

基于假设空间身份认证算法的研究与实现

用户击键特性是生物认证研究的一个分支,与传统的生物认证相比,具有低成本和高隐蔽性的特点。在常见的击键算法和模型基础上,提出了基于假设空间的身份认证P-Norm算法,从消除离群数据、计算理想时序变量、计算向量模、验证用户以及自适应机制等五个方面进行了算法说明。最后通过实验证明,基于假设空间的P-Norm算法在性能上面具有更高的辨识度,同时计算量有所下降,运算速度有所提高。     

基于生物击键特性的访问控制

访问控制在安全领域起着越来越重要的作用,个人的一些生物特征具有唯一性而且难以改变,利用这些特征识别用户身份,从而进行系统访问控制具有很强的优势。论文首先通过对人体生物击键特性的分析,阐述了基于生物击键特性的访问控制过程;然后对已有的击键序列识别算法进行分析,提出了一种新的自适应击键特性识别算法。该算法能够适应用户敲击键盘熟练程度的变化,并可防止输入过程中的个别“奇点”影响整体的识别效果。算法改进的讨论中,通过改变特征数据的存储结构使得用户修改密码后,算法仍然能够从历史数据中挖掘击键特性,提高学习效率。最后的测试结果和理论分析都表明该方法对于因密钥丢失导致的系统失控具有很好的防护作用。     

基于模糊逻辑的击键特征用户认证系统

为了增强用户身份认证机制的安全性,在传统的口令认证方式的基础上,提出了一种基于模糊逻辑的击键特征用户认证方法。该方法利用模糊逻辑对用户输入口令的键盘特征进行分析鉴别,并结合用户口令进行用户身份认证。该方法有效弥补了传统的口令机制易被攻击的缺点,有一定的实用性。     

基于击键压力和时间匹配的异常检测方法

为了有效利用用户的生物特征进行入侵者身份识别,提出了一种基于用户击键特征进行异常检测的新方法.该方法根据人们在击键时所产生的按键压力和时间间隔的惟一性,利用正态分布的特性控制模式库生成方式,构造出能够描述每个用户独有特征的击键特征向量库,然后利用模式匹配算法对新登陆用户进行检测.相关实验验证了该方法具有较高的用户识别能力.