Vi undersöker om en klassificeringsgivare kontinuerligt kan autentisera användare baserat på hur de interagerar med pekskärmen på en smarttelefon. Vi föreslår en uppsättning av 30 beteendemässiga touch funktioner som kan extraheras från rå pekskärm loggar och visa att olika användare befolkar olika subrymder av denna funktion utrymme. I ett systematiskt experiment utformat för att testa hur detta beteendemönster uppvisar konsekvens över tid samlade vi in touchdata från användare som interagerar med en smarttelefon med hjälp av grundläggande navigeringsmanövrer, dvs. upp-och-ned och vänster-höger rullning. Vi föreslår ett klassificeringsramverk som lär sig en användares beröringsbeteende under en inskrivningsfas och kan acceptera eller avvisa den nuvarande användaren genom att övervaka interaktion med pekskärmen. Klassificeringsgivaren uppnår en medianvärde för lika felfrekvens på 0% för autentisering inom sessionen, 2%-3% för behörighetskontroll mellan sessioner och under 4% när autentiseringstestet genomfördes en vecka efter inskrivningsfasen. Medan våra experimentella resultat diskvalificerar denna metod som en fristående autentiseringsmekanism för långsiktig autentisering, kan den genomföras som ett sätt att förlänga skärmlåsningstiden eller som en del av ett multimodalt biometriskt autentiseringssystem.
Frank och Al. REF designa ett systematiskt experiment för att testa hur beteendemässiga beröringsfunktioner uppvisar konsekvens över tiden.
Touchalytics: On the Applicability of Touchscreen Input as a Behavioral Biometric for Continuous Authentication
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security (Vol. 8, No. 1), pages 136-148, 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}