基于击键动力学和口令的双因素用户验证

提出基于击键动力学和口令的一种新的身份验证方法，该方法监视用户在输入口令时的用户击键特征的有关数据，通过采用监视键盘输入时一种新的三键持续时间的击键特征表示，用一种表示用户节奏的相对击键速度的距离衡量方式，在正常样本上建立用户模式，然后用新样本与用户模式的距离匹配情况来验证用户身份的合法性。实验表明该方法简单实用，识别效率高。     

一种可解释的自由文本击键事件序列分类模型

TypeNet是一种基于两层长短时记忆网(LSTM)分支结构的孪生网络模型,在自由文本击键事件序列分类任务上取得了很好的效果,但缺乏可解释性。为此,该文改进了TypeNet模型,提出一种基于单层LSTM分支结构的孪生网络模型TypeNet II。TypeNet II模型用多层感知机度量两个分支输出表征向量差的绝对值体现的特征序列的相似度。模型训练完毕后,用多元二项式回归模拟多层感知机部分,基于得到的多元二项式对模型进行解释。实验结果表明,TypeNet II模型的分类效果超出了已有的TypeNet模型,多元二项式回归的结果具有泛化性,表征向量差的绝对值与相似度量之间存在非线性关系。     

基于统计自然语言分析的九宫格输入法最优键盘布局

九宫格输入法是手机端常用的中文输入法之一,可将26个英文字母按顺序布局在8个数字键上,每个键上有3～4个字母.然而顺序布局显然不是最优的.本文采用统计自然语言处理计算键盘布局的平均击键次数,并采用模拟退火算法优化,在搜寻键盘数据时,对其实行哈希计算,避免重复搜索,最终找到九宫格输入法的最优键盘布局方案.结果显示,本文的最优键盘布局方案比顺序布局的输入效率明显提升,可以提高生活的便利程度和工作效率.     

用于击键特征识别的压力感应键盘设计

介绍了一种应用于击键特征识别系统的压力感应键盘的设计.设计的目的是测量用户击键时手指施加的压力并将数据保存,用于生物特征识别系统.本设计中,将压力转换为电信号的压力感应元件是基于应变片设计的.其后还介绍了接口电路的设计,此接口电路负责处理代表压力大小的电信号以及与计算机通信.基于此设备的数据采集软件系统的设计也随后给出...     

基于击键特征匹配的单点登录系统

结合用户击键特征与单点登录系统中身份认证方案,提出了一种基于击键特征匹配的单点登录系统。该系统提取用户登录时的击键特征作为用户的生物特征,并将其作为登录用户身份信息合法性和有效性验证的重要判定依据。根据击键统计数据的正态分布特性和区间估计原理,计算出设定置信度下用户的平均按键持续时间、击键速度的特征值区间。最后利用统计学模型对用户击键特征进行匹配。     

基于WiFi射频信号的侧信道击键识别

侧信道攻击(side channel attack,SCA)是现代密码学的一个重要分支,在现代信息安全中起到重要作用。随着WiFi技术的日益成熟,研究者尝试在数据传输的同时对周围场景进行感知,实现“感”传一体化。因此WiFi射频信号被用来进行击键识别,其原理是通过不同击键动作引起的WiFi信道状态信息(channel state information, CSI)变化进行键值推理。从无线感知原理、微小动作感知增强2个方面,对基于WiFi的侧信道密码分析进行了梳理介绍;基于微小动作感知增强实现并验证了基于WiFi射频信号的侧信道击键识别系统。实验结果表明,系统在非穿墙模式下对0~9数字按键的识别准确率为85.4%,在穿墙模式下的识别准确率为82.6%。