基于Android系統(tǒng)的行為認(rèn)證系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、一項(xiàng)研究表明：56％的智能手機(jī)用戶(hù)為使用方便，使用極簡(jiǎn)單的密碼或干脆不使用密碼，因此研究一種既便利又安全的認(rèn)證方式具有普遍的現(xiàn)實(shí)意義。隨著智能手機(jī)傳感器的增多，用戶(hù)在使用過(guò)程中產(chǎn)生的特征數(shù)據(jù)也更加豐富。行為認(rèn)證系統(tǒng)通過(guò)學(xué)習(xí)伴隨用戶(hù)使用行為而產(chǎn)生的特征數(shù)據(jù)，建立用戶(hù)特征模型，并且在用戶(hù)使用過(guò)程中不斷甄別用戶(hù)身份，以到達(dá)拒絕非法用戶(hù)訪問(wèn)的目的。具體工作內(nèi)容如下：
　　1.研究了機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法。通過(guò)比較各類(lèi)算法的缺點(diǎn)、優(yōu)勢(shì)，并結(jié)合算法

2、的應(yīng)用場(chǎng)景及系統(tǒng)環(huán)境，優(yōu)選SVM算法作為系統(tǒng)核心，最后經(jīng)參數(shù)調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)歸一化操作，完成系統(tǒng)分類(lèi)器設(shè)計(jì)。
　　2.提出了一種行為特征提取方法，建立了有效行為特征集。特征集包括：?jiǎn)螕魯?shù)據(jù)的時(shí)間節(jié)律、指尖面積、壓力；滑動(dòng)數(shù)據(jù)的角度序列、速度序列、指尖序列、壓力序列及各個(gè)序列的最值、均值、方差；一個(gè)步態(tài)周期的加速度數(shù)據(jù)序列及其最值、均值、方差。
　　3.提出一種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。通過(guò)冗余處理、平滑降噪、數(shù)據(jù)分類(lèi)、軌跡拉伸、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換工作

3、，完成了特征提取的準(zhǔn)備工作，并提高了系統(tǒng)的分類(lèi)精度。
　　4.提出了一種綜合認(rèn)證判決機(jī)制。該機(jī)制通過(guò)計(jì)算用戶(hù)偏離歷史活動(dòng)區(qū)域的距離，動(dòng)態(tài)調(diào)整系統(tǒng)安全等級(jí)，同時(shí)，依據(jù)系統(tǒng)安全等級(jí)、訪問(wèn)應(yīng)用敏感程度、歷史識(shí)別結(jié)果及當(dāng)前識(shí)別結(jié)果，決定是否鎖定屏幕，阻止非法用法用戶(hù)訪問(wèn)。
　　5.詳細(xì)闡述了系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、特征提取模塊、分類(lèi)器模塊、認(rèn)證判決模塊的工作原理及工作流程。
　　經(jīng)測(cè)試表明：行為認(rèn)證系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)處理用