对于大多数现有的计算机系统,一旦用户成功登录系统后,系统内部资源可供该用户使用。当用户登录系统后系统将不再认证用户身份,这时攻击者可能会伪冒用户身份进入系统,造成系统内部安全危机。因此,对于持续认证用户身份的研究具有十分重要的现实意义。在身份认证中,基于用户生物特征的认证具有较高的安全性和可靠性,其中击键动力学或鼠标动力学的身份认证相对于其它生物特征认证方法来说,不需要额外的设备。在大量已有的研究中,基于击键动力学或鼠标动力学的持续身份认证研究是在特定环境下进行或者要求用户完成指定动作。但在真实场景中,用户会在不同地点、不同时间、不同环境下使用系统,用户的行为会随着上下文的改变而产生差异,这些差异可能导致将真实用户认证为伪冒者。本文探讨了在没有限制条件下的持续身份认证,提出了一种在上下文变化时基于用户交互信息的持续身份认证方法,根据用户在不同时间、不同地点与计算机的交互行为,自适应地为用户提供不同层次的安全保障。同时,为了防止攻击者仅使用一个输入设备来避免系统的检测,本文考虑了用户使用鼠标和键盘的两种行为模式。在这个方法中,首先在不受控制的环境中收集30名用户的数据,其次,量化用户上下文信息和提取用户行为特征,使用融合技术识别用户,最后,根据识别结果和量化的上下文信息判断当前用户是否为真实用户。实验结果表明该持续身份认证方法能有效解决在不同上下文环境中的持续身份认证问题。