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在智能手机隐私安全领域,隐式认证具有高安全性、友好交互体验等优点,但存在行为特征采集不便、认证模型复杂的问题。提出一种基于动态信任值的分级隐式认证方案。利用机器学习方法进行模型训练,提取用户划屏行为特征作为前级认证数据,并将前级输出概率经信任值检测作为后级认证数据,进而得到最终认证结果。同时基于真实用户历史认证变化的稳定性和连续性,通过计算一定时间窗口内的认证概率均值作为动态信任更新值,使信任值在真实用户认证结果变化范围内波动。实验结果表明,该方案的分类准确率达到98.63%,等错误率仅为3.43%,与只包含前级认证的方案相比准确性更高,并且能够有效阻挡冒名者非法使用手机。 相似文献
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为探讨生物质资源改善复合材料的界面及综合性能的可行性,以木纤维(WF)为基体,聚乳酸(PLA)为增强体,添加氧化改性木质素磺酸铵(OMAL),采用高速混合-平板热压工艺制备环境友好型OMAL-PLA/WF复合材料。研究了OMAL对OMAL-PLA/WF复合材料力学和热性能的影响。结果表明:在WF与PLA质量比为7∶3的复合体系中,OMAL对提高OMAL-PLA/WF复合材料的静曲强度、弹性模量以及内结合强度具有促进作用。OMAL添加量为15wt%~20wt%时,OMAL-PLA/WF复合材料的力学性能最好;当OMAL添加量为20wt%时,与PLA/WF对照样相比,OMAL-PLA/WF复合材料的热分解起始温度降低45℃,热分解速率特征峰温度提前107℃,残渣量增加5.3%,玻璃化转变温度、冷结晶温度和熔融温度均向低温方向移动,储能模量和损耗角正切值增大,玻璃态阶段的热稳定温度范围提高约20℃。 相似文献