Abstract-The Internet of Things (IoT) ger i allt högre grad människor med en sammankopplad värld av fysiska objekt som sträcker sig från smarta byggnader till bärbara smarta enheter, såsom bärbara. Med den senaste tidens framsteg inom mobil avkänning, har bärbar utrustning blivit en rik samling bärbara sensorer och kan tillhandahålla olika typer av tjänster, inklusive spårning av hälsa och kondition, göra finansiella transaktioner, och låsa upp smarta lås och fordon. De flesta av dessa tjänster levereras baserat på användarnas konfidentiella och personuppgifter, som lagras på dessa bärbara. Befintliga explicita autentiseringsmetoder (dvs. PIN-kod eller mönsterlås) för bärbar utrustning lider av flera begränsningar, inklusive små eller inga displayer, risk för axelsurfing och användarnas återkallningsbörda. Ofta, användare helt inaktivera säkerhetsfunktioner av bekvämlighet. Det finns därför ett behov av en mekanism för obelastad (implicit) autentisering för bärbara användare som bygger på lättåtkomliga biometriska uppgifter. I detta papper, presenterar vi en implicit bärbar enhet användarautentisering mekanism med hjälp av kombinationer av tre typer av grov-grain minut-nivå biometriska: beteendemässiga (steg räknas), fysiologiska (hjärtfrekvens) och hybrid (kaloribränna och metabolisk motsvarighet till uppgiften). Från vår analys av över 400 Fitbit användare från en 17 månader lång hälsostudie, kan vi autentisera ämnen med genomsnittliga noggrannhetsvärden på runt.93 (sedentary) och.90 (non-sedentary) med lika felfrekvenser på.05 med binär SVM klassificerare. Våra resultat visar också att hybridbiometrin presterar bättre än andra biometrier och beteendebiometri inte har någon betydande inverkan, inte ens under icke-sedentära perioder. Index Terms-wearable användarautentisering, implicit autentisering, säkerhet, fysiologisk biometrisk, beteendebiometri, hybrid biometrisk.
I sitt reviderade system REF antog de fler funktioner (65) med olika urvalsmetoder och 93 % (sedentary) och 90 % (non-sedentary) med lika felfrekvenser på 5 % erhålls.
Multi-Modal Biometric-Based Implicit Authentication of Wearable Device Users
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}