【摘 要】
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基于键盘行为的已有研究大多限制在实验环境下,并限定用户的输入为特定字符串,或只在有限实验参与者中进行识别,从而导致其无法应用在真实的环境中。为了克服已有研究的局限,
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基于键盘行为的已有研究大多限制在实验环境下,并限定用户的输入为特定字符串,或只在有限实验参与者中进行识别,从而导致其无法应用在真实的环境中。为了克服已有研究的局限,解决真实环境中正负样本不均衡和负样本缺失的问题,对真实环境下一千万条用户击键行为进行分析,提出了一种基于键盘行为进行用户识别的方法。该方法使用击键持续时间和击键间隔时间描述用户的击键行为,通过实验选择马氏距离进行用户击键行为相似度的对比,并对未知击键行为进行预测。实验结果表明,该方法可获得80%的预测准确率。
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