Abstract-Vi föreslår en lätt, temporalt och rumsligt medveten användarbeteende modelleringsteknik för sensorbaserad autentisering. I bakgrunden jämför vår datadrivna teknik nuvarande beteende med en användarprofil. Om beteendet avviker tillräckligt från den fastställda normen kan åtgärder som explicit autentisering utlösas. För att stödja en snabb och lätt driftsättning växlar vår lösning automatiskt från träningsläge till driftsättningsläge när användarens beteende är tillräckligt inlärt. Dessutom gör den det möjligt för anordningen att automatiskt bestämma en lämplig detektionströskel. Vi använder vår modell för att undersöka praktiska aspekter av sensorbaserad autentisering genom att tillämpa den på tre allmänt tillgängliga datamängder, beräkna förväntade tider för utbildningstid och beteendedrift. Vi testar också vår modell med scenarier som involverar en angripare med varierande kunskap och förmåga.
I REF föreslås en lätt och tidsmässigt & rumsligt medveten användarbeteendemodell för autentisering baserad på både hårda och mjuka sensorer.
Data Driven Authentication: On the Effectiveness of User Behaviour Modelling with Mobile Device Sensors
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}