| Περίληψη : | Οι προσωπικές λειτουργίες πληκτρολόγησης είναι δύσκολο να μιμηθούν και επομένως μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον έλεγχο ταυτότητας. Οι συνήθειες πληκτρολόγησης ενός ατόμου μπορούν να κατανοηθούν σύμφωνα με τα δεδομένα πληκτρολόγησης που δημιουργούνται όταν το άτομο εισάγει ελεύθερο κείμενο. Ο εντοπισμός των συνηθειών πληκτρολόγησης ενός χρήστη καθώς εισάγει κείμενο μπορεί να επαληθεύει συνεχώς την ταυτότητα του χρήστη χωρίς να επηρεάζει την εμπειρία του χρήστη. Οι προσεγγίσεις που προτείνονται σε αυτή τη διπλωματική στοχεύουν στον έλεγχο ταυτότητας των χρηστών που χρησιμοποιούν πληκτρολογήσεις που προέρχονται από την αλληλεπίδρασή τους με ένα ρομπότ επικοινωνίας. Εφαρμόζοντας την πρώτη μέθοδο, οι πληκτρολογήσεις εισαγωγής του χρήστη μετατρέπονται σε διανύσματα πληκτρολόγησης σταθερού μήκους χρησιμοποιώντας mono-graphs και di-graphs ως χαρακτηριστικά μάθησης. Ένα μοντέλο Multinomial Logistic regression που χρησιμοποιείται ως βασικό μοντέλο προβλέπει το άτομο πίσω από το δεδομένο δείγμα με ακρίβεια 70%. Χρησιμοποιώντας τη δεύτερη προσέγγιση, τα δεδομένα ακολουθίας πλήκτρων διαιρούνται σε μικρότερες ακολουθίες πλήκτρων σταθερού μήκους 80, οι οποίες στη συνέχεια μετατρέπονται σε ακολουθία διανυσμάτων πληκτρολόγησης χρησιμοποιώντας τα εξαγόμενα χαρακτηριστικά χρόνου των πληκτρολογήσεων. Ένα μοντέλο που συνδυάζει ένα Συνελικτικό Νευρωνικό Δίκτυο (CNN) και ένα διπλά στοιβαγμένο ανατροφοδοτούμενο Νευρωνικό Δίκτυο (RNN) χρησιμοποιείται για να μάθει μια ακολουθία μεμονωμένων διανυσμάτων πλήκτρων για τη σύλληψη μεμονωμένων λειτουργιών πληκτρολόγησης με σκοπό τον έλεγχο ταυτότητας. Το προτεινόμενο μοντέλο έχει βέλτιστη ακρίβεια 94% για πληκτρολογήσεις μήκους 80, το καλύτερο ποσοστό ψευδούς απόρριψης (FRR) βρίσκεται (6,9%) και το καλύτερο ποσοστό ψευδούς αποδοχής (FAR) είναι (0,0048%).
Personal keystroke modes are difficult to imitate and can therefore be used for identity authentication. The keystroke habits of a person can be learned according to the keystroke data generated when the person inputs free text. Detecting a user’s keystroke habits as he/she enters text can continuously verify the user’s identity without affecting user input. The approaches proposed in this thesis aim to authenticate users utilizing keystrokes coming from their interaction with a chatbot. Applying the first method, the user’s input keystrokes are transformed into fixedlength keystroke vectors using mono-graphs and di-graphs as features. A multinomial logistic regression model used as a baseline model predicts the individual behind the given sample with accuracy 70%. Employing the second approach, the keystroke sequence data is divided into a smaller sequences of fixed-length keystroke sequences of 80 length, which are then converted into a keystroke vector sequence utilizing the extracted time features of the keystrokes. A model that combines a convolutional neural network and a recursive neural network is used to learn a sequence of individual keystroke vectors to obtain individual keystroke features for identity authentication. The proposed model’s best accuracy for 80 length keystrokes is 94%, the best false rejection rate (FRR) is found to be (6.9%) and the best false acceptance rate (FAR) is found to be (0.0048%).
|
|---|
Copyright © 2013 Βιβλιοθήκη Ο.Π.Α. Με την επιφύλαξη παντός δικαιώματος.