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研究表明欺骗行为在一定程度上会影响用户击键模式的变化．在互联网社交应用领域，通过击键特征对欺骗行为的检测对网络信息安全建设具有重要意义．然而，现有的欺骗行为检测模型侵入性强，实时性差等问题，限制了其在互联网社交应用领域的应用．针对以上问题，本研究设计了一个实验从短文本中收集了广泛的用户击键特征（单键特征、内容特征、双键特征），分别采用遗传算法（GA）和支撑向量机（SVM）完成特征选择和模型建立，开发出一个用以预测用户欺骗行为的模型（GA-SVM）．研究结果表明：该模型能够有效地检测出用户的欺骗行为，获得8