Sammanfattning Med nästan 6 miljarder abonnenter runt om i världen har mobila enheter blivit en oumbärlig komponent i det moderna samhället. Majoriteten av dessa enheter förlitar sig på lösenord och personliga identifieringsnummer som en form av användarautentisering, och svagheten i dessa pointof-entry tekniker är allmänt dokumenterad. Aktiv autentisering är utformad för att lösa detta problem genom att använda biometriska tekniker för att kontinuerligt bedöma användarens identitet. I detta dokument beskrivs en genomförbarhetsstudie av en beteendeprofileringsteknik som utnyttjar historisk applikationsanvändning för att verifiera mobila användare på ett kontinuerligt sätt. Genom att använda en kombination av en regelbaserad klassificering, en dynamisk profileringsteknik och en utjämningsfunktion, var det bästa experimentella resultatet för en användares totala användning en lika stor felfrekvens på 9,8 %. På grundval av detta resultat fortsätter dokumentet att föreslå ett nytt ramverk för profilering av beteenden som gör det möjligt att verifiera en användares identitet genom användning på ett kontinuerligt och transparent sätt. För att balansera avvägningen mellan säkerhet och användbarhet är ramverket utformat på ett modulärt sätt som inte kommer att avvisa användaråtkomst baserat på en enda applikationsaktivitet utan ett antal på varandra följande onormala programanvändningar. Den föreslagna ramen utvärderas sedan genom simulering med resultat på 11,45 % respektive 4,17 % för falsk avstötningsfrekvens respektive felaktig acceptansfrekvens. Jämfört med instegsbaserade metoder ger beteendeprofilering en betydande
Senare presenterade författarna ett nytt ramverk för beteendeprofilering som kunde samla in användarbeteende för att utvärdera systemets säkerhetsstatus för en enhet på ett kontinuerligt sätt innan känsliga tjänster kom åt REF.
Active authentication for mobile devices utilising behaviour profiling
{'venue': 'International Journal of Information Security', 'journal': 'International Journal of Information Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}