随着移动设备的普及,移动设备中包含用户的隐私信息越来越多,隐私信息的泄露将会带来巨大的损失,因此对于移动设备的安全要求越来越高。传统的一次身份认证方法已经不能满足当下对移动设备的安全需求,连续身份认证方法应运而生。虽然连续身份方法可以持续验证用户的身份,但其存在着认证准确率不足且可用性不高的问题,针对这些问题,本文提出了基于用户行为融合的连续身份认证方法和基于上下文识别的连续身份认证方法,同时设计并实现了基于用户行为的连续身份认证系统,主要研究成果如下:第一、为解决基于用户行为的身份认证方法存在认证准确率不足的问题,本文提出了基于用户行为融合的连续身份认证方法。首先,通过实验确定了最有利于区别用户身份的触摸行为特征。然后,我们分别为步态特征和触摸特征训练认证模型。最后,使用线性融合方法融合输出的概率分数,对用户身份进行认证。结果表明,该方法可以有效识别使用设备的用户的身份是否合法,我们的方法将错误接受率和错误拒绝率分别降低到了 7.22%和7.14%。第二、为解决基于用户行为的身份认证方法的可用性不强且认证准确率不足的问题,本文提出了基于上下文识别的连续身份认证方法。首先,我们提取了用户的上下文识别特征,以此确定用户认证时的状态,然后为每个合法用户训练不同状态下的身份认证模型,最后认证过程中匹配相应状态的认证模型进行身份判别。结果表明,该方法在有效识别用户身份的基础上,其可用性也得到了一定提升。第三、设计并实现了一个基于用户行为的身份认证系统。该系统使用客户端-服务器模式,客户端主要负责数据的采集和上传,服务器端应用了本文提出的两种身份认证方法,对用户身份进行判别。