Eftersom mobila enheter har blivit oumbärliga i det moderna livet blir mobil säkerhet mycket viktigare. Traditionellt lösenord eller PIN-liknande infartssäkerhetsåtgärder ger låg användbarhet och är sårbara för våld och andra typer av attacker. För att förbättra mobilsäkerheten föreslås i detta dokument ett adaptivt neuro-fuzzy inference system (ANFIS)-baserat implicita autentiseringssystem för att tillhandahålla autentisering på ett kontinuerligt och transparent sätt. För att illustrera tillämpligheten och kapaciteten hos ANFIS i vårt implicita autentiseringssystem utfördes experiment på beteendedata som samlats in i upp till 12 veckor från olika Android-användare. Det ANFIS-baserade systemets förmåga att upptäcka en motståndare testas också med scenarier som involverar en angripare med olika kunskapsnivåer. Resultaten visar att ANFIS är en genomförbar och effektiv metod för implicit autentisering med i genomsnitt 95 % användarigenkänningsgrad. Dessutom minskar användningen av ANFIS-baserat system för implicit autentisering avsevärt de manuella inställnings- och konfigurationsuppgifterna på grund av dess förmåga att lära sig själv.
Till exempel Yao et al. REF utvecklade ett adaptivt neuro-fuzzy inference system (ANFIS) för kontinuerlig autentisering.
Continuous implicit authentication for mobile devices based on adaptive neuro-fuzzy inference system
{'venue': '2017 International Conference on Cyber Security And Protection Of Digital Services (Cyber Security)', 'journal': '2017 International Conference on Cyber Security And Protection Of Digital Services (Cyber Security)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}