基于键盘行为数据的用户身份识别

用户击键行为作为一种生物特征,具有采集成本低、安全性高的特点。然而,现有的研究方法和实验环境都是基于实验室数据,并不适用于极度不平衡的真实数据。比如,在实验室数据上效果出色的分类算法在真实数据上却无法应用。针对此问题,提出了基于真实击键行为数据的用户识别算法。该方法将聚类算法和距离算法结合起来,通过比较新来的击键行为和历史击键行为相似度以实现用户识别。实验结果表明,该算法在100名用户的3015条真实击键记录组成的数据集上准确率达到88.22%,在投入实际应用后,随着样本集的增大算法的准确率还可以进一步提升。