物联网设备的访问管理是极为重要的,安全的登录认证机制可以有效保护用户隐私。但传统的认证方案会受到肩窥攻击的威胁,目前普遍使用的基于生物特征的方案也已经可以被破解,例如指纹识别,人脸识别等。目前有研究者针对当前的攻击手段提出了一些解决方案,但它们受到便携性的限制,例如,登录过程需要额外设备的支持。这种做法虽解决了攻击的问题,但不易于使用,从而限制了其应用的场景。因此用户需要一种新型的登录认证方案,能够兼顾安全性与易用性,以保护用户的隐私数据,同时保证设备安全。因此基于上述问题,本文通过不同的技术角度,提出三种解决策略,分别如下:首先,提出了一种基于自定义网格与动态坐标的新型登录认证方案（THP）。它通过一种动态的可隐式传递的文本密码,使用户可以做到与认证系统隐式地交互,能够有效阻止肩窥攻击带来的威胁。本文设计并实现了 THP,并设计进行了安全性实验以检测其性能,通过用户调查来考察其可用性,实验结果证明THP相比传统认证方案拥有更好的安全性。本文还提出了一种名为PinWheel的登录认证方案,它结合了文本密码、图形密码以及生物特征识别的方法,能够同时防止肩窥攻击、污迹攻击,且解决了当前方案缺乏易用性的问题。在实现了PinWheel后,从安全性和可用性的角度分别对其进行评估,实验进行了 262天,有573名志愿者参与了调查。评估结果表明,PinWheel至少能够对两种主流攻击手段做出有效抵抗,且在可用性方面优于大多数现有的方案。此外,本文还提出了一种基于行为习惯特征的手写识别认证方案HandiText。HandiText可以捕捉用户书写过程中的动态行为特征（例如书写速度、力度等）。这些特性与习惯有关,使得攻击者很难模仿,更能够防止肩窥攻击的威胁。本文对其进行了算法比较和实验评估,以证明该方案的可靠性。实验结果表明,LSTM具有最好的分类准确率,在保持较低的假阳性率和假阴性率的情况下,分类准确率达到99%。此外还使用其他数据集进行了测试,HandiText的平均准确率可以达到98%,具有较强的泛化能力。实验均证明了上述方案拥有良好的可用性与安全性。