基于集成学习和双并行自适应机制的击键动力学认证方法

作     者：崔立军 于宝华 荣江 CUI Lijun;YU Baohua;RONG Jiang

作者机构：石河子大学信息科学与技术学院新疆石河子832003 新疆政法学院网络信息中心新疆图木舒克844000 

出 版 物：《石河子大学学报（自然科学版）》 (Journal of Shihezi University(Natural Science))

年 卷 期：2024年第42卷第4期

页      面：495-504页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：新疆生产建设兵团财政科技计划项目(2020DB005 2021AB023) 

主　　题：身份认证 击键动力学 集成学习 自适应更新 

摘      要：身份认证是指在计算机系统中确认操作者身份的过程,击键动力学作为一种成本低廉、难以模仿的身份认证方式得到许多学者的广泛关注。然而,现有的方法往往存在误判率和漏判率偏高、泛化能力差等弊端。针对以上问题,本文提出一种将集成学习和自适应更新机制结合的方式,在提高模型分类性能的同时适应新数据中的特征变化。通过使用公开的CMU数据集和通用的评估指标(EER)将本文的方法与其他先进的技术进行比较,实验表明本文所提出的二次集成学习方法性能优异,使用双并行自适应更新机制后表现出可靠的泛化能力,在CMU数据集上得到了3.22%的EER,模型性能优于相同实验条件下的同类研究。