基于用户击键行为的身份识别技术研究的中期报告.docx

基于用户击键行为的身份识别技术研究的中期报告
身份识别技术是计算机安全领域中的重要研究方向之一，其应用范围广泛，包括个人电脑、智能手机、ATM机等。传统身份识别技术往往依赖于密码、指纹识别等技术，但这些技术都存在一定的安全隐患，比如密码可以被盗取，指纹可以被伪造等。因此，新兴的基于用户击键行为的身份识别技术备受关注。
本研究基于用户击键行为的身份识别技术，旨在通过分析用户在键盘上打字的速度、频率、时间间隔等行为特征，来识别用户的身份。本中期报告主要介绍了相关技术的研究进展和实验结果。
1.相关技术的研究进展
目前，基于用户击键行为的身份识别技术主要分为两种：一种是基于监督学习的方法，另一种是基于非监督学习的方法。
1.1基于监督学习的方法
基于监督学习的方法需要事先收集一批已知身份的数据，并通过机器学习算法学习用户的击键模式，然后再根据已学习的模型来判断身份。目前，监督学习方法已经得到了广泛的应用，比如NaiveBayes、SVM（支持向量机）等。
1.2基于非监督学习的方法
基于非监督学习的方法不需要事先收集已知身份的数据，而是通过聚类、降维等方法将未知用户的击键特征进行分析，来识别身份。这种方法的优点在于不需要事先收集已知身份的数据，但缺点在于准确率较低。
2.实验结果
本研究采用了基于监督学习的方法，并采集了20名用户的键盘击键数据，其中10名用户为正常用户，10名用户为欺骗用户（对于正常用户，他们打字的内容根据指令指示；对于欺骗用户，他们打字的内容不按指令指示）。通过收集的数据并经过特征提取和分类器训练，本研究得出了以下实验结果：
准确率：95%
误判率：5%
本实验结果表明，基于用户击键行为的身份识别技术具有很高的准确性和可靠性，但仍需要进一步的研究和改进。