【摘 要】
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在智能手机隐私安全领域,隐式认证具有高安全性、友好交互体验等优点,但存在行为特征采集不便、认证模型复杂的问题。提出一种基于动态信任值的分级隐式认证方案。利用机器学习方法进行模型训练,提取用户划屏行为特征作为前级认证数据,并将前级输出概率经信任值检测作为后级认证数据,进而得到最终认证结果。同时基于真实用户历史认证变化的稳定性和连续性,通过计算一定时间窗口内的认证概率均值作为动态信任更新值,使信任值在真实用户认证结果变化范围内波动。实验结果表明,该方案的分类准确率达到98.63%,等错误率仅为3.43%,与只
【基金项目】
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国家自然科学基金(61802252)。
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在智能手机隐私安全领域,隐式认证具有高安全性、友好交互体验等优点,但存在行为特征采集不便、认证模型复杂的问题。提出一种基于动态信任值的分级隐式认证方案。利用机器学习方法进行模型训练,提取用户划屏行为特征作为前级认证数据,并将前级输出概率经信任值检测作为后级认证数据,进而得到最终认证结果。同时基于真实用户历史认证变化的稳定性和连续性,通过计算一定时间窗口内的认证概率均值作为动态信任更新值,使信任值在真实用户认证结果变化范围内波动。实验结果表明,该方案的分类准确率达到98.63%,等错误率仅为3.43%,与只
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