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基于击键动作时序和手形特征的用户身份验证的任务书
一、背景
随着互联网的快速发展和数据交互的不断增加，网络安全问题也变得越来越重要。作为安全措施之一，用户身份验证在各种系统和服务中广泛使用。传统的用户身份验证方法包括密码、指纹识别、人脸识别等，但这些方法都存在某些弊端。例如，密码容易被猜测和盗用，指纹和人脸识别受制于设备和环境因素。
在这种情况下，基于击键动作时序和手形特征的用户身份验证是一种有望的解决方案。它通过分析用户的打字速度、打字间隔、按压力度等，以及用户手指的形状和位置等特征，来确定用户的身份。相对于其他方法，它具有以下优点：
1.不需要额外的硬件设备或特殊环境，可以在普通计算机和键盘上方便地进行。
2.多种特征的组合比单一特征更难以模仿或伪造。
3.不涉及个人敏感信息的存储和传输，更为安全可靠。
因此，开展基于击键动作时序和手形特征的用户身份验证研究，有着非常广阔的应用前景和技术挑战。
二、研究目的
本文旨在设计和实现一种基于击键动作时序和手形特征的用户身份验证系统。具体目的如下：
1.构建一个完整的框架，用于收集和处理用户的键盘输入数据，提取有用的特征信息，建立用户模型。
2.通过实验和测试，确定最优的特征组合和分类算法，以提高识别准确率和模型稳定性。
3.对该系统的性能进行评估和比较，与其他身份验证方法进行对比，验证其有效性和可靠性。
三、研究内容
1.收集和预处理数据
（1）收集不同用户在规定时间内的键盘输入数据，尽量涵盖不同文本类型、长度和难度等方面。
（2）使用Python等编程语言，对数据进行预处理，包括按键时间间隔、按键与按键之间的速度、按键压力等信息的提取和计算，数据清洗和去噪等步骤。
（3）建立用户特征向量，包括击键动作时序特征和手形特征。针对击键动作时序，在保证区分性的前提下，选取用户输文本的均值、方差、中位数、极差等特征，并记录不同击键之间的相关性。针对手形特征，主要包括手指长度、手指宽度、食指长度、手腕宽度等指标。
2.构建分类模型
（1）探究针对击键动作时序特征的不同分类算法，包括k近邻、朴素贝叶斯、支持向量机等，并结合手形特征进行组合。比较不同算法的准确率、召回率、F1值等指标，选取最优的模型。
（2）实现分类模型，并将其与前面提取的用户特征向量进行结合，建立用户身份模型。对无标记用户进行身份验证，将其特征向量输入分类模型，根据预测结果判断用户身份是否匹配。
（3）针对异常行为的识别和处理问题，可以引入信号处理和异常检测技术，比如离群值检测、峰值检测等。
3.实验评估
（1）开展针对不同测试场景的实验，包括测试数据大小、验证错误率、复杂度等方面的比较。运用k-折交叉验证等方法，计算模型的准确率、召回率、F1值、AUC值等指标，评估其性能和稳定性。
（2）根据实验结果，调整和优化算法和参数，提高系统的识别率和误判率。同时也可以在模型中添加用户反馈机制，确保模型对用户的变化和适应性。
四、预期成果
1.设计和实现一个基于击键动作时序和手形特征的用户身份验证系统，并验证其有效性。
2.尝试不同的算法和特征组合，找到最优方案，从而提高身份验证系统的准确性和可靠性。
3.对身份验证系统的性能进行全面评估，包括准确率、召回率、F1值、AUC值等，为后续优化和扩展奠定基础。
4.结合实际应用场景，对该身份验证系统进行适当的改进和升级，以满足不断变化和复杂化的需求。