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基于统计学方法的击键动态认证技术的研究的任务书
题目：基于统计学方法的击键动态认证技术研究
一、研究背景及意义
网络安全问题日益凸显，越来越多的人倾向于使用网络进行各种操作。然而，互联网的匿名性也为网络攻击者提供了机会。密码被盗取或伪造并非罕见现象。因此，不限于传统的双因素认证，研究人员近年来提出了新的认证技术，例如生物特征识别、行为识别等，其中击键动态也是一种较为流行的技术。
击键动态识别技术是基于人类输入设备的行为分析，利用用户在输入过程中的行为特征（如速度、时间、按键力度等）进行认证的方法，已经广泛应用于网络认证、金融等领域。与其他技术相比，击键动态技术具有易于部署、不影响用户体验、安全性高等优点。
尽管击键动态技术已经成功地应用于某些场景，但其仍存在不足，如动态的环境噪声、计算资源等问题都影响了技术的可用性和可靠性。因此，进一步加强对击键动态技术的研究对于促进网络安全技术的进一步发展至关重要。
二、研究问题及研究内容
1.研究问题
本研究的主要问题是构建一种有效的基于统计学方法的击键动态认证技术。其主要集中于动态数据的处理、特征提取和建模验证方法的研究与分析三个方面。
2.研究内容
（1）收集训练数据集
首先需要收集大量典型的数据，用于训练和测试所开发的协议/算法。训练数据集随机选择一组人员，要求在相同输入环境下使用相同设备，进行类似的输入操作。再有限制条件下，要求他们在键盘上输入将近2,000个字符，包括诸如字母，数字，标点符号等。
（2）动态数据的处理
收集到动态数据之后，需要进行处理和分析。处理的主要目标是提取用户在键盘上敲击时产生的特征变化。这些包括按键时间、击键、键按压力时间等等。
（3）特征提取
在处理后收集到的数据中，用户特征的提取至关重要。特征提取技术应该足以能够对这些不同特征进行准确的分类，并且在验证时具有良好的区分能力。一些典型的特征提取技术包括基于独立组件分析（ICA）、主成分分析（PCA）以及小波分析等。
（4）建模验证方法研究
建模验证方法是对收集到的特征数据进行建模和验证。其主要目标是使用各种算法在处理后的数据集中建立模型，并在未见过的数据上进行可靠性验证和测试。常见的方法有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。
三、研究方法
本研究主要采用实验和模拟的方法。首先利用已有的击键动态数据集进行实验，并通过分析实验数据得到新的结果。其次，在充分了解和掌握已有算法的基础上，通过针对性的改进和扩展其，最终构建一种基于统计学方法的击键动态认证技术。
四、研究进度和成果
1.研究进度
第一年：
完成对击键动态认证技术的文献调研学习；
搜集影响统计学击键动态的各类因素，并对基本的数据预处理和矩阵分解算法进行了深入研究；
尝试多种特征提取方法，并分析、比较各个特征的应用效果；
设计了一组综合性的测试实验，以探究算法的可靠性、效能和安全性；
2.研究成果
完成基于统计学方法的击键动态认证技术的设计和开发；
发表学术论文1篇，申请发明专利1项；
五、预期贡献
本研究的主要预期贡献如下：
建立了一种基于统计学方法的击键动态认证技术，集成多种算法和技术，解决了现有技术的局限性；
提出一种新的特征提取方法，有效提高了算法性能；
为网络安全提供了一种新的解决方案，为网络安全进一步发展提供了思路。