本文選題：鼠標(biāo)動力學(xué) + 行為特征　； 參考：《微電子學(xué)與計算機》2013年04期

【摘要】：本文在Windows操作系統(tǒng)中研究并實現(xiàn)了三種截獲用戶鼠標(biāo)行為數(shù)據(jù)的方法:消息鉤子、WM_INPUT消息處理和過濾驅(qū)動,并從采樣時鐘分辨率、時間精度和位置信息等方面分析了不同方法所獲取數(shù)據(jù)之間的區(qū)別.本文實驗中同時使用這三種方法獲取了多個用戶的鼠標(biāo)行為數(shù)據(jù),從特征層面對不同數(shù)據(jù)截獲方法帶來的影響進行了對比分析,并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器構(gòu)建了身份認(rèn)證模型,對使用不同方法下采集的鼠標(biāo)行為數(shù)據(jù)進行用戶身份認(rèn)證的效果進行了實驗研究.結(jié)果表明由三種數(shù)據(jù)截獲方法采集到的數(shù)據(jù)都取得了較好的身份認(rèn)證效果,其中使用消息鉤子獲取的數(shù)據(jù)進行認(rèn)證的準(zhǔn)確率最高,達到了94%以上.
[Abstract]:In this paper, we study and implement three methods of intercepting user mouse behavior data in Windows operating system: message hook WMStat message processing and filter driver, and sample clock resolution. The time precision and position information are analyzed. In this paper, the mouse behavior data of multiple users are obtained by using these three methods simultaneously, and the effects of different data capture methods are compared and analyzed from the feature level, and the identity authentication model is constructed by using neural network classifier. The effect of user identity authentication using mouse behavior data collected by different methods is studied experimentally. The results show that the data collected by the three kinds of data interception methods have achieved better identity authentication effect, and the accuracy rate of data obtained by using message hooks is the highest, reaching more than 94%.
【作者單位】： 西安交通大學(xué)智能網(wǎng)絡(luò)與網(wǎng)絡(luò)安全教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61175039,60905018);國家自然科學(xué)基金創(chuàng)新群體(60911003) 國家杰出青年科學(xué)基金(60825202) 國家“八六三”計劃項目(2007AA01Z464) 教育部博士點新教師基金(20090201120032) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項(xjj20100051)
【分類號】：TP393.08;TP183

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2063837