随着产业信息化进程的不断推进,信息安全的重要性与日俱增。身份认证是信息安全领域中的一个重要研究课题。近年来,利用人体生理和行为特征进行身份识别的生物认证技术得到越来越多的发展和应用。击键行为相较于人脸、指纹、虹膜等人体生理特征和声音、文体、步态等人体行为特征,其优势在于:击键数据的采集不需要高成本的硬件设备;击键行为在身份认证应用过程中有着较小的用户干预。然而,目前基于击键行为的认证准确率还有提升的空间;其次,现有认证技术多为一次性认证,无法起到对身份的实时监控效果;此外,击键特征的实际应用需要考虑诸多现实因素,例如冷启动问题、注册样本特征缺失的情况。本文主要针对信息安全领域有关身份验证和身份监控的问题,提出了一种利用用户击键行为进行用户身份认证的方案,通过采集用户使用电脑键盘过程中产生的击键数据,对用户的击键行为进行分析和建模。并针对现实应用中可能出现的问题设计认证强化方法,以提高认证效果,在一定程度上解决冷启动、特征缺失问题。最后实现对用户身份的基于固定文本的静态认证和基于自由本文的持续认证。本文的主要研究工作包括:（1）基于击键行为的身份认证方法框架设计本文提出了基于击键行为的身份认证方法框架。该框架主要分为击键信息输入模块、模型存储模块、静态认证模块、持续认证模块和认证强化模块,实现登录击键认证、重要节点认证和输入行为持续认证三种主要击键应用场景。（2）基于多元高斯模型的静态认证方法设计本文设计了基于多元高斯模型的静态认证方案,包括对击键行为的特征提取和极值过滤、击键模型的构建和增量优化方法、击键样本特征分权融合方法和基于LOOM法则的阈值计算方法,实现了基于固定文本的用户身份静态认证,提高了认证准确度。（3）基于RNN预测模型和动态信任机制的持续认证方法设计本文设计了基于RNN预测模型和动态信任机制的持续认证方案。首先对自由文本输入的击键数据流进行拆分和解析,利用基于RNN的预测模型学习用户的击键行为特征;而后基于动态信任机制,对认证过程中的每个击键动作根据模型预测值进行信任值评定;最终实现了基于单个击键动作的持续认证,可在击键场景下对用户身份进行实时监控。（4）基于模型退化和模型重构的认证强化方法设计本文提出了基于模型退化、模型重构的认证强化方法。对静态认证提出了一套模型退化方案,一定程度上解决了冷启动问题。对于持续认证,针对注册集字符索引缺失和特征数量缺失两种特征缺失情况分别提出模型重构的方法,提高认证准确率和对注册样本的适应性。（5）在线测试原型系统的设计与实现本文根据上述方法,设计并实现了在线测试原型系统,系统包含基于击键行为的身份认证底层平台。本文分层阐述了系统的详细设计方案,并进行展示与验证,最后与其他相关方法进行了对比分析。