【摘 要】
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智能移动设备遗失时,隐私泄露是一个大问题。现在的生物特征识别技术必须借助相应的辅助设备,如指纹识别、人脸识别等,认证操作复杂且成本较高。针对以上问题,该文提出一种基
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472064,61602096);四川省科技计划(2018GZ0087,2016FZ0002);四川省教育厅重点项目(17ZA0322);网络与数据安全四川省重点实验室开放课题(NDSMS201606)
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智能移动设备遗失时,隐私泄露是一个大问题。现在的生物特征识别技术必须借助相应的辅助设备,如指纹识别、人脸识别等,认证操作复杂且成本较高。针对以上问题,该文提出一种基于步态识别的移动设备身份认证模型。在训练阶段,通过移动设备自带的加速度传感器对用户在日常生活中不同行为下的步态数据进行收集,提取特征形成特征向量并建立步态模型;在识别阶段,利用基于神经网络的模型匹配算法进行身份识别。系统实现采用C/S架构,所有传输数据采用国密SMS4对称加密算法进行加密,保证了数据传输的安全性。实验表明,神经网络算法的平均识别
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