基于上下文感知的智能手机隐式身份认证机制

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针对现有智能手机隐式认证方法难以被实际应用的情况,提出了一种基于上下文感知的隐式身份认证机制. 首先,由智能手机内置传感器(即加速计、陀螺仪、磁力计)获取点击行为数据,并对其进行平滑去噪处理;然后从这些数据中提取上下文特征以识别上下文信息 (用户的身体姿势状态),同时提取点击特征为每个上下文训练相应的认证子模型用于认证;最后利用所收集的7000+数据进行实验评估. 结果表明,该方案对不同用户进行认证所得的平均错误接受率和错误拒绝率分别为1.29%和1.03%,与无上下文感知的认证方法相比,平均错误接受率和错误拒绝率分别降低了1.72%和2.59%. 所提机制可有效提高身份认证的准确性.
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