为了维护计算机系统的安全，一般通过设置用户口令以便进行身份鉴别，防止他人冒名顶替。口令鉴别的主要弱点在于，一旦被窃，冒名顶管者就可以轻而易举地进入用户的私人账户进行非法活动。击键动力学的研究初衷正是要给口令加上一个简便而有效的保护措施。击键动力学方法通过获取并分析用户敲击键盘的特征数据，自动地识别出用户的真实身份。这一辅助身份鉴别的关键问题主要是寻找准确率高、执行速度快的识别算法。国内外现有相关算法研究热点主要集中在统计学、神经网络、模糊数学等领域，但通常存在准确率与执行速度不能兼顾、新模仿者无法检测等问题。本论文针对这些问题进行了深入研究，并完成了一个计算机击键动力学身份鉴别系统。 本文首先介绍了基于击键特征的身份鉴别系统的设计，该系统包括数据采集、数据预处理与分析、用户管理等多个层次。在总体设计基础上，作者首先开展了数据采集研究与实验，然后采用Levenberg-Marquardt(LM)算法进行身份鉴别研究。论文通过MATLAB仿真实现了整个算法鉴别过程，并将鉴别结果及执行速度分别与前人所用算法进行了比较。为了能够有效地解决新模仿者检测的问题，本文又提出在训练数据集中加入等差均值序列噪声的思路，采用具有较强推广能力的支持向量机进行识别，并将识别结果与LM算法进行了对比。最后，论文对基于鼠标轨迹的身份鉴别方法进行了初步探讨，在建立动态模型、系统设计、数据采集与分析等方面做了一些初步工作。