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Grey Wolf-Based Method for an implicit authentication of Smartphone Users

Computers, Materials & Continua 2023年第5期75卷 3729-3741页

作者： Abdulwahab Ali Almazroi Mohamed Meselhy Eltoukhy University of Jeddah College of Computing and Information Technology at KhulaisDepartment of Information TechnologyJeddahSaudi Arabia

Smartphones have now become an integral part of our everyday *** authentication on smartphones is often accomplished by mechanisms(like face unlock,pattern,or pin password)that authenticate the user’s *** technologies are simple,inexpensive,and fast for repeated ***,these technologies are still subject to assaults like smudge assaults and shoulder ***’touch behavior while using their cell phones might be used to authenticate them,which would solve the *** performance of the authentication process may be influenced by the attributes chosen(from these behaviors).The purpose of this study is to present an effective authentication technique that implicitly offers a better authentication method for smartphone usage while avoiding the cost of a particular device and considering the constrained capabilities of *** began by concentrating on feature selection methods utilizing the grey wolf optimization *** random forest classifier is used to evaluate these *** testing findings demonstrated that the grey wolf-based methodology works as a better optimum feature selection for building an implicit authentication mechanism for the smartphone environment when using a public *** achieved a 97.89%accuracy rate while utilizing just 16 of the 53 characteristics like utilizing minimum mobile resources mainly;processing power of the device and memory to validate ***,the findings revealed that our approach has a lower equal error rate(EER)of 0.5104,a false acceptance rate(FAR)of 1.00,and a false rejection rate(FRR)of 0.0209 compared to the methods discussed in the *** promising results will be used to create a mobile application that enables implicit validation of authorized users yet avoids current identification concerns and requires fewer mobile resources.

关键词： Smartphone authentication implicit authentication grey wolf random forest feature selection

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implicit authentication on Mobile Devices

Implicit Authentication on Mobile Devices

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作者： Jane Nduta Kiere 湖南大学

学位级别：硕士

随着移动电话,笔记本电脑,掌上电脑,PDA等移动设备的不断普及,越来越多的人选择用其存储和访问信息。然而,由于使用环境缺乏保护和安全机制,导致无线设备容易受到偷听或者非法访问。因此,用户认证作为保护移动设备访问安全的重要技术,... 详细信息

随着移动电话,笔记本电脑,掌上电脑,PDA等移动设备的不断普及,越来越多的人选择用其存储和访问信息。然而,由于使用环境缺乏保护和安全机制,导致无线设备容易受到偷听或者非法访问。因此,用户认证作为保护移动设备访问安全的重要技术,对其认证方法和机制的要求正在不断提高。随之而来的是对认证费用,硬件设备,应用程序和认证机制要求的不断提高。目前,广泛使用的认证方法是直接认证方法,例如,在启动时,通过请求一个口令,一个指纹,或者一个脸部轮廓等等来执行一次认证。这些方法都是间歇性的并且容易受到偷取口令或者利用授权用户的开放账户的攻击。在认证领域中,大部分研究人员都认为单一的认证方法不可能成功提供有效的安全服务,而现有的认证方法和机制通常有几个方面的缺点。例如,传统的认证方法无法有效应用于移动设备;现有的认证方法容易受到安全威胁;以及移动设备上很难执行复杂的安全策略等等。为了克服移动设备认证机制中的这些缺点,本文采用基于用户使用模式的间接认证策略,将其作为直接认证方法的有益补充,进而加强身份认证机制的安全性。本文提出的基于用户使用模式的间接身份认证机制,是根据用户使用习惯而定义的。其根据是用户在使用移动设备上网过程中拥有很多独特的行为特征,间接认证通过观察这些行为特征能够进行用户身份的识别。身份认证过程中,通过合并在常规操作中的用户行为,可以加强设备的安全并降低错误数据的录入。目前,基于用户特征的身份标识和认证方法是身份认证研究领域的一个重要方向。每一个用户在和设备交互时都有自己的独特习惯,当观察一段时间,这种习惯便可以用于定义用户的行为模式。在身份认证过程中,、用户的这种行为模式就成为区别个体用户的关键参数。例如,用户对某一网站的访问次数,访问时间,使用的应用程序,在网上和哪些用户共享了什么内容,以及其登陆和退出网络的时间都可以作为其行为模式的参数进行观察和记录。本文所提出的基于用户使用模式的间接身份认证机,通过在一定时间段内监测用户行为,从而建立用户行为模型参数,通过计算当前用户行为于行为模型间的相似度进而确定用户身份的合法性。本文提出的方法能够和直接认证方法相结合进行用户身份的认证,进而提高用户身份认证的准确度和安全性。A.1用户行为模式及分类目前通用的用户行为模式包括以下几个方面：●用户什么时候开始使用移动设备?他/她什么时候登入或者退出?●时间模式：用户使用设备的时间?这些收集的数据将会显示用户在设备上所花费的时间,如果这些时间超过了正常所需要的,则会认为出现了入侵者。·应用：用户有没有使用应用程序或网站?如果数据显示用户没有使用或访问网站,而这些记录数据显示一些网站已经被访问,那么只能说明入侵者已经入侵系统。●频繁使用的端口是什么?●频繁使用的协议是什么?●频繁使用的设备地址是什么?因为每一个用户都有不同与其他用户的行为模式,为了鉴别并为每一个用户构建出唯一的模型,本文将采用以上几类通用的行为模式定义用户行为,并通过用户行为鉴别合法和非法用户。在基于用户行为上我们建立一个基准或一个属性去定义每一个用户,并通过收集用户移动设备的使用模式和比较用户的当前行为是否和以前的行为一致来鉴别用户身份。用户行为模式的定义主要通过在某段时间内对用户行为的精确观察和监控。在身份认证中,认证服务器通过对比用户当前行为和已建立的用户行为模式参数,实现用户身份的认证和鉴别。本文提出的基于用户使用模式的间接身份认证方法通过比较当前用户行为和以往行为模式的相似性来确定用户身份,如果相似性在可接受的范围内,那么用户可以被认为是合法用户;但是如果相似性超出可接受的范围,则认为用户并不是他自己所声称的,即非法用户。本文提出的间接认证方法包含了现有通用行为模式的各个方面,并使用各类子组件帮助收集用户行为信息。例如,利用用户提交认证信息的认证服务器收集用户行为信息;利用登录管理服务器追踪并记录用户近期获取的网络资源(如电子邮件服务,网站服务)。本文使用Snare和PAL (Performance Analysis of Logs)获取用户登录信息,使用BuddyWay and Mologogo跟踪移动设备状态,利用WEKA工具在记录信息的基础上分析并生成用户基本行为描述,然后将数据转发到用户行为分析器并执行以下三个任务：1.为一个给定的用户建立基本行为描述。这个基本行为必须是给定用户的真实行为。这个行为也被称为过去行为。2.为每一个给定的用户建立一个当前行为。3.为每一个给定的用户比较过去行为和当前的行为。我们使用几个观察的特征去定义用户,如移动设备的编号,使用的应用程序,设备的位置(接入点的使用)和IP地址。为了进一步阐述这个概念,我们要考

关键词： authentication implicit authentication mobile devices

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IoT Devices authentication Using Artificial Neural Network

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Computers, Materials & Continua 2022年第2期70卷 3701-3716页

作者： Syed Shabih Ul Hasan Anwar Ghani Ikram Ud Din Ahmad Almogren Ayman Altameem Department of Computer Science and Software Engineering International Islamic University Islamabad45000Pakistan Department of Information Technology The University of Haripur22620HaripurPakistan Chair of Cyber Security Department of Computer ScienceCollege of Computer and Information SciencesKing Saud UniversityRiyadh11633Saudi Arabia Chair of Cyber Security Department of Natural and Engineering SciencesCollege of Applied Studies and Community ServicesKing Saud UniversityRiyadh11543Saudi Arabia

User authentication is one of the critical concerns of information *** tend to use strong textual passwords,but remembering complex passwords is hard as they often write it on a piece of paper or save it in their mobile *** passwords are slightly unprotected and are easily *** attacks include dictionary,shoulder surfing,and brute *** passwords overcome the shortcomings of textual passwords and are designed to aid memorability and ease of *** paper proposes a Process-based Pattern authentication(PPA)system for Internet of Things(IoT)devices that does not require a server to maintain a static password of the login *** server stores user’s information,which they provide at the time of registration,i.e.,the R-code and the symbol,but the P-code,i.e.,the actual password,will change with every login attempt of *** this scheme,users may draw a pattern on the basis of calculation from the P-code and Rcode in the PPA pattern,and can authenticate themselves using their touch dynamic behaviors through Artificial Neural Network(ANN).The ANN is trained on touch behaviors of legitimate users reporting superior performance over the existing *** experimental purposes,PPA is implemented as a prototype on a computer system to carry out experiments for the evaluation in terms of memorability and *** experiments show that the system has an effect of 5.03%of the False Rejection Rate(FRR)and 4.36%of the False Acceptance Rate(FAR),respectively.

关键词： implicit authentication behavioral authentication artificial neural network processed pattern authentication

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