Abstrakt. Smarta telefoner används nu för att lagra användarnas identiteter och känslig information/data. Därför är det viktigt att autentisera legitima användare av en smart telefon och att blockera bedragare. I det här dokumentet visar vi att tangenttryckningsdynamiken hos en smarttelefonanvändare kan översättas till en fungerande funktionsuppsättning för exakt användaridentifiering. I detta syfte samlar vi in och analyserar knapptryckningsdata från 25 olika smarttelefonanvändare. Baserat på denna analys väljer vi sex särskiljande tangenttryckningar som kan användas för användaridentifiering. Vi visar att dessa tangenttryckningar för olika användare är diffusa och därför är en fuzzy klassificerare väl lämpad att kluster och klassificera dem. Vi optimerar sedan front-end fuzzy classifier med Partikel Swarm Optimizer (PSO) och Genetic Algorithm (GA) som back-end dynamiska optimerare för att anpassa sig till variationer i användningsmönster. Slutligen tillhandahåller vi en ny tangenttryckningsdynamik baserad PIN-verifieringsläge för att säkerställa informationssäkerhet på smarta telefoner. Resultaten av våra experiment visar att det föreslagna användaridentifikationssystemet har en genomsnittlig felfrekvens på 2% efter detektionsläget och felfrekvensen för att avvisa legitima användare sjunker till noll efter PIN-verifieringsläget. Vi jämför också felfrekvenser (när det gäller att upptäcka både legitima användare och bedragare) för vår föreslagna klassificering med 5 befintliga toppmoderna tekniker för användaridentifiering på stationära datorer. Våra resultat visar att den föreslagna tekniken konsekvent och avsevärt överträffar befintliga system.
Baserat på analys av tangenttryckningar data från olika smartphone-användare, ett tangenttryckningsdynamik-baserat PIN-verifieringsläge utvecklas i REF, vilket garanterar informationssäkerhet på smarta telefoner.
Keystroke-based User Identification on Smart Phones
{'venue': 'ICICS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}