【摘 要】
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随着信息技术的飞速发展,人机交互领域成为当前研究的最新课题,而用户身份认证则是迈向人机交互的第一步。几十年来,个人识别码（Personal Identification Number,PIN）和生物识别技术仍然是使用最广泛的身份认证方法。然而,PIN很容易被泄露给其他人,因此特别容易受到恶意攻击者的攻击。此外,生物识别技术通常需要专门的设备增加了成本消耗。WiFi设备部署方式简单,应用场景广泛,使
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随着信息技术的飞速发展,人机交互领域成为当前研究的最新课题,而用户身份认证则是迈向人机交互的第一步。几十年来,个人识别码（Personal Identification Number,PIN）和生物识别技术仍然是使用最广泛的身份认证方法。然而,PIN很容易被泄露给其他人,因此特别容易受到恶意攻击者的攻击。此外,生物识别技术通常需要专门的设备增加了成本消耗。WiFi设备部署方式简单,应用场景广泛,使用成本低廉,为此,利用WiFi信号进行用户身份认证获得了越来越多的关注,其旨在探索信号变化与人体行为之间的映射关系。因此,本文利用WiFi信道状态信息（Chanel State Information,CSI）提取击键行为特征进行身份认证的研究。本文基于信道状态信息可视化、机器学习和神经网络等技术,从数据收集,特征提取,分类识别等角度,实现基于WiFi信道状态信息的用户身份认证,主要工作如下:1、基于机器学习的WiFi身份认证研究。首先以菲涅尔区域理论以及莱斯分布理论为指导,调整实验设置,加强击键动作在信道状态信息上的指纹信息。同时在三种不同的场景下进行数据收集,所用数据集包含11（参与者）×200（输入次数）×3（场景）=6600个数据。通过手工提取CSI时序的8个统计特征,采用机器学习方法实现身份认证。实验结果表明,在11位参与者中实现了85%的认证准确率,12.8%的错误接受率和11.2%的错误拒绝率。2、基于深度学习的WiFi身份认证研究。首先通过将击键行为可视化为时间序列图像,采用卷积神经网络自主学习能量域和频谱域的行为特征。利用这些行为特征实现用户身份认证。在典型的室内环境中获得了90.5%的认证准确率,7.5%的错误接受率和6%的错误拒绝率。
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