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用户与移动智能终端交互过程中产生大量传感器数据,这些数据与用户的个人行为特征和习惯具有紧密联系,可通过提取其中的用户特征数据、建立分析模型,进而识别用户身份.本文通过Manhattan(scaled)分类器算法分析移动智能终端上用户特征数据,经实验测试,该方法能够较好抵抗身份识别过程中的视频模仿、记忆模仿以及随意交互等三种类型的攻击.