Abstract-De flesta datorsystem autentisera användare endast en gång vid tidpunkten för den första inloggningen, vilket kan leda till säkerhetsproblem. Kontinuerlig autentisering har undersökts som ett tillvägagångssätt för att lindra sådana problem. Tidigare metoder för kontinuerlig autentisering använder främst biometriska kännetecken, t.ex. fingeravtryck och ansiktsigenkänning, eller behaviometri, t.ex. viktiga strokemönster. Vi beskriver CABA, ett nytt kontinuerligt autentiseringssystem som är inspirerat av och utnyttjar uppkomsten av sensorer för genomträngande och kontinuerlig hälsoövervakning. CABA autentiserar användare baserat på deras BioAura, en ensemble av biomedicinska signalströmmar som kan samlas in kontinuerligt och icke-invasivt med hjälp av bärbara medicintekniska produkter. Även om varje sådan signal kanske inte är mycket diskriminerande av sig själv, visar vi att en samling av sådana signaler, tillsammans med robust maskininlärning, kan ge hög noggrannhet nivåer. Vi demonstrerar genomförbarheten av CABA genom analys av spår från MIMIC-II datasetet. Vi föreslår olika applikationer av CABA, och beskriver hur det kan utvidgas till användaridentifiering och adaptiv behörighetskontroll. Slutligen diskuterar vi eventuella attacker mot det föreslagna systemet och föreslår motsvarande motåtgärder.
CABA REF är ett system för kontinuerlig autentisering av hälsoövervakning som använder bärbara medicinska sensorer (WMS).
CABA: Continuous Authentication Based on BioAura
{'venue': 'IEEE Transactions on Computers', 'journal': 'IEEE Transactions on Computers', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}