基于手勢(shì)識(shí)別的智能手機(jī)身份認(rèn)證.pdf

1、手機(jī)中儲(chǔ)存了大量的用戶隱私數(shù)據(jù)，如照片、銀行卡號(hào)等，一旦丟失會(huì)對(duì)用戶的隱私、財(cái)產(chǎn)安全帶來(lái)很大的威脅。身份認(rèn)證是保護(hù)手機(jī)中隱私數(shù)據(jù)和敏感應(yīng)用的基本安全機(jī)制，傳統(tǒng)的認(rèn)證機(jī)制是基于知識(shí)的PIN碼認(rèn)證機(jī)制和圖形密碼認(rèn)證機(jī)制。雖然目前如指紋認(rèn)證、人臉識(shí)別認(rèn)證等基于生物特征的認(rèn)證方案越來(lái)越普及，但圖案密碼認(rèn)證機(jī)制因其易用性仍然是一種被廣泛采用的認(rèn)證機(jī)制。同時(shí)，圖案密碼認(rèn)證方案是較脆弱的，容易受到油跡或窺探等攻擊。為了提升認(rèn)證的安全性，本文提出了一種

2、在傳統(tǒng)九宮格圖案密碼認(rèn)證方案的基礎(chǔ)上增加了基于手勢(shì)認(rèn)證的雙因素認(rèn)證方案。
　　雙因素認(rèn)證方案分為圖案密碼認(rèn)證和手勢(shì)認(rèn)證兩個(gè)階段。在手勢(shì)認(rèn)證階段將認(rèn)證手勢(shì)分解成多個(gè)基礎(chǔ)手勢(shì)段，根據(jù)基礎(chǔ)手勢(shì)段的類型對(duì)每個(gè)基礎(chǔ)手勢(shì)段提取幾何、速度、加速度、壓力、吻合度等特征生成特征向量，上述很多特征是首次提出并運(yùn)用于手勢(shì)識(shí)別實(shí)驗(yàn)中的。根據(jù)手勢(shì)模式對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，進(jìn)而使用分類算法得到手勢(shì)段的分類結(jié)果集合。手勢(shì)模式篩選過(guò)程既提升了認(rèn)證的準(zhǔn)確率，又提高了

3、認(rèn)證效率。最后，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練得到手勢(shì)分段的投票權(quán)重，并在分段認(rèn)證結(jié)果集合上使用加權(quán)投票算法獲得最終的分類結(jié)果。假設(shè)攻擊者已經(jīng)獲得用戶的圖案密碼，在采集的27個(gè)人2，700個(gè)手勢(shì)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，認(rèn)證拒識(shí)率為2.59％，誤識(shí)率為0.10％。隨著用戶手勢(shì)動(dòng)作的熟練和穩(wěn)定，在僅使用最后一批采集數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試實(shí)驗(yàn)時(shí)，認(rèn)證結(jié)果拒識(shí)率和誤識(shí)率都降為0％。最后，在攻擊者可觀察和學(xué)習(xí)用戶手勢(shì)動(dòng)作的情況下對(duì)方案的安全性進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)攻擊者很難