基于鼠标行为特征的用户身份认证与监控  

User authentication and monitoring based on mouse behavioral features

作　　者：沈超[1] 蔡忠闽[1] 管晓宏[1,2] 房超[1] 杜友田[1] 

机构地区：[1]西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室机械制造系统工程国家重点实验室,陕西西安710049 [2]清华大学自动化系清华信息科学与技术国家实验室,北京100084

出　　处：《通信学报》2010年第7期68-75,共8页Journal on Communications

基　　金：国家高技术研究发展计划("863"计划)基金资助项目(2007AA01Z464;2007AA01Z475;2008AA01Z415);国家教育部博士点基金资助项目(20070698107);国家自然科学基金创新群体基金资助项目(60921003);国家"十一五"科技支持计划重点课题基金资助项目(2006BAK11B02);国家杰出青年科学基金资助项目(60825202);国家自然科学基金资助项目(60905018)~~

摘　　要：从人机交互和生理行为层面上对计算机用户的鼠标行为进行研究,提取出新的鼠标行为特征,并通过大量实验对鼠标行为特征及特征空间进行了分析,提出了一种利用人机交互时计算机用户的鼠标使用行为特征进行身份认证和监控的方法。同时设计了基于顺序前进贪婪搜索和支持向量机的鼠标生物特征身份识别模型,并通过对20个用户进行身份识别与认证实验,得到了1.67%的误识率和3.68%的拒识率,该结果明显优于传统的分类识别方法(BP、RBF和SOM),展示了基于鼠标行为特征进行身份认证和监控的有效性和可行性。With an empirical study of mouse behavioral features using qualitative and quantitative analysis from the physiological layer and the interactive layer,an identification method based on sequential forward greedy selection and SVM was proposed.Specifically,an identity verification experiment,in which 20 participants were involved,showed that the performance of proposed method was encouraging with false acceptance rate （FAR） of 1.67% and false rejection rate （FRR） of 3.68% for user classification.Experimental results show that the proposed method have better performance than conventional classification and recognition methods （BP,RBF,SOM）,and also provide a strong evidence for the effectiveness and feasibility of user authentication and monitoring based on mouse activities.

关 键 词：生物测定学 顺序前进贪婪搜索 支持向量机 身份认证 身份监控 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]