身份认证技术是保障信息安全的主要途径,传统的口令认证方式只能验证密码、口令等信息,无法识别用户本身,指纹、人脸识别等生物识别技术需要专用设备配合,而且生理特征信息的滥用已经引起人们对隐私问题的担忧,击键动力学作为一种行为特征,他人难以模仿,无需额外设备即可持续获得击键行为数据。因此,本文从固定文本和动态文本两个方面对击键动力学进行研究。在基于固定文本击键特征的身份认证技术研究方面,由于击键行为易受身心和环境等因素的影响,本文通过单位根检验发现固定文本输入击键时间序列为非平稳序列,为此,通过对击键时间序列做二阶差分,将其转为平稳序列。鉴于小波变换能够自动适应信号时频分析要求,突出信号的局部信息,所以本文对差分后的序列做多尺度离散小波分析,对比发现高频特征在用户间差异较大,低频特征分布稳定,考虑到多级分解是对低频信号的再分解,最终将一级离散小波变换得到的近似系数与细节系数作为击键特征,基于曼哈顿距离,提出一种击键动力学与口令结合的双因素认证方法。实验结果显示,本文方案的等错误率为3.1%,较其它研究有一定进步,单次认证平均耗时为12.2毫秒,能够快速认证。在基于动态文本击键特征的身份认证技术研究方面,相关研究表明动态文本中的高频双键特征稳定,可以用来区分用户。经过统计,本文数据集中所有用户连续敲击最为频繁的10组双键分别为:‘AN’、‘NG’、‘JI’、‘EN’、‘SH’、‘IA’、‘IN’、‘XI’、‘ZH’以及连续按下删除键,分析发现这些双键的时间特征在用户间差异明显。动态文本数据量大、特征复杂,为了降低系统复杂度,本文将上述双键的时间特征作为动态文本击键特征,并为每组特征分别训练孤立森林模型,考虑到每组双键区分用户的效果不同,本文将分类器的准确率作为奖惩值,设计了基于信任分数机制的动态文本击键认证系统。实验结果表明,本文模型的错误接受率为3.4%,错误拒绝率为2.5%,与他人研究相比有较大改进。本文设计的基于固定文本击键特征认证系统和基于动态击键特征身份认证系统均具有较高的准确率,前者在用户登录时进行辅助认证,后者在登陆后对用户身份持续监控,两者结合保障信息安全,提高认证准确率,在固定文本研究中提出的击键序列频率分析方法为击键动力学的研究提供了新的方向。