ABSTRACT Människor föredrar att lagra viktig, privat och känslig information på smartphones för bekväm lagring och snabb åtkomst, såsom foton och e-post. För att förhindra informationsläckage och smarttelefon illegal åtkomst föreslår vi ett nytt sensorbaserat kontinuerligt autentiseringssystem, SensorCA, för kontinuerlig övervakning av användarnas beteendemönster, genom att utnyttja accelerometern, gyroskopet och magnetometer allmänt inbyggda smartphones. Vi är bland de första att utnyttja metoden för dataförstärkning av rotationen, vilket skapar ytterligare data genom att tillämpa den på insamlade rådata och förbättrar robustheten i det föreslagna systemet. Med den utökade data, SensorCA extraherar sensor-baserade funktioner i både tid och frekvens domäner inom ett tidsfönster, sedan använder kärnan ås regression med trunkerad Gaussian radial base funktionskärna (KRR-TRBF) för att träna klassificeringen, och slutligen autentiserar den nuvarande användaren som en legitim användare eller en bedragare. Vi utvärderar SensorCA:s autentiseringsprestanda när det gäller olika klassificeringar, inklusive KRR-TRBF, KRR-POLY och SVM-RBF, samt rotationen av dataförstärkande metoder på KRR-TRBF6 och SVM-RBF. De experimentella resultaten visar att under KRR-TRBF6 klassar SensorCA den lägsta medianen lika felfrekvens på 3,0% med dataset storlek 8000 och förbrukar den kortaste träningstiden på 0,054 sekunder med dataset storlek 1000. INDEX TERMS Kontinuerlig autentisering, rotation, KRR-TRBF, accelerometer, gyroskop och magnetometer, lika felfrekvens (EER).
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF presenterade en metod med Kernel Ridge Regression för en sensorbaserad kontinuerlig autentisering.
Sensor-Based Continuous Authentication Using Cost-Effective Kernel Ridge Regression
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}