ABSTRACT Eftersom integrationen av smarta mobila enheter till sakernas Internet (IoT) applikationer blir utbredd, mobila enheter användning, interaktioner med andra enheter, och rörlighet mönster användare bär betydande mängd information om de dagliga rutiner för de användare som har dessa enheter. Denna rika uppsättning data, om de observeras över en tidsperiod, kan användas för att effektivt verifiera en användare. I tidigare verk har verifiering av användare på personlig elektronisk utrustning via biometriska egenskaper, såsom fingeravtryck och iris, använts med framgång för att öka åtkomstsäkerheten. Men med integreringen av sociala nätverk med IoT-infrastrukturen och deras popularitet på smarta handhållna enheter, identifiering baserad på beteende över sociala nätverk växer fram som ett nytt koncept. I detta dokument föreslår vi ett intelligent tillägg för smarta enheter för att möjliggöra kontinuerlig verifiering av användare. I experimenten använder vi data från inbyggda sensorer och användningsstatistik över fem olika sociala nätverksprogram på mobila enheter. Den insamlade funktionen uppsättningen är aggregerad över tid och analyseras med hjälp av maskininlärning tekniker. Vi visar att när smarta enheter är utrustade med kontinuerlig verifiering intelligens, är det möjligt att verifiera användare med mindre än 10% falska avvisande sannolikheter, och användarna kan fortsätta att använda enheterna utan avbrott för biometrisk autentisering 90% av tiden. I fallet med avvikande beteendemönster, det föreslagna systemet kan verifiera äkta användare med upp till 97% framgångsförhållande med hjälp av en aggregerad beteendemönster på fem olika sociala nätverk program. INDEX TERMS Internet of Things, kontinuerlig verifiering, mobil crowdsensing, smarta städer, intelligenta system.
En IoT-baserad studie för att verifiera användare baserat på mönstret av deras aktiviteter presenteras i REF, vilket betonar vikten av sociala aspekter.
Social Behaviometrics for Personalized Devices in the Internet of Things Era
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}