本文選題：身份認(rèn)證　切入點：隱私保護　出處：《西北大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著手機智能化的普及,手機隱私保護問題變得日益關(guān)鍵。手機的隱私保護問題主要通過身份認(rèn)證技術(shù)實現(xiàn)�，F(xiàn)有的身份認(rèn)證方案通過設(shè)置鎖屏密碼或利用用戶的解鎖手勢特征來實現(xiàn)。然而,密碼易通過被肩窺方式竊取或者被暴力破解,真實的機主用戶和竊取密碼的非法入侵用戶無法被有效區(qū)分;此外,在機主解鎖后,機主與借用者都可能是手機使用者,即解鎖者與手機使用者并非一定相同,然而現(xiàn)有的基于手勢的身份認(rèn)證方案無法區(qū)分借用者用戶和機主用戶;同時,現(xiàn)有的方案中,均只實現(xiàn)了對機主與非機主兩類身份的認(rèn)證,而基于這種認(rèn)證結(jié)果的隱私保護方案無法阻止借用者查看機主的隱私,不能滿足用戶對于隱私保護的需求。本文以隱私保護為背景,提出一種基于手機使用行為的身份認(rèn)證方法,實現(xiàn)了對三類用戶(機主、借用者、入侵者)的身份認(rèn)證,針對以下三方面的挑戰(zhàn)進行了探索并給出有效的解決方案:1)不同用戶使用手機行為的相似度較高導(dǎo)致用戶區(qū)別困難。2)用戶的手機使用行為持續(xù)時間短,可供參考的信息量少。3)手機使用場景較多,且隨機性大,如何設(shè)計高魯棒性的身份認(rèn)證方法是本文面臨的另一挑戰(zhàn)。不同于現(xiàn)有的基于行為特征的身份認(rèn)證方案中只利用解鎖單一動作的行為特征,本文的思路是同時考慮不同用戶場景下動作序列和解鎖子動作兩方面的行為差異實現(xiàn)對三類用戶的身份認(rèn)證。本文將用戶的手機使用行為分解成若干個獨立存在的子動作,并用子動作組成的動作序列進行不同用戶的手機使用習(xí)慣表達,利用馬爾科夫鏈思想確定動作序列的發(fā)生概率,并以此為基礎(chǔ)計算當(dāng)前手機使用場景中的動作序列與機主用戶的符合程度;通過有效的特征提取,提出基于邏輯回歸的解鎖行為差異性估計方法,確定當(dāng)前解鎖行為與機主的相似度;最終根據(jù)動作序列和解鎖動作與機主的行為差異,以及動作序列的上下文信息提出身份認(rèn)證算法,實現(xiàn)對三類用戶的身份認(rèn)證。本文對方法的有效性和準(zhǔn)確性用真實實驗進行了驗證,實驗證明本文方法準(zhǔn)確率達到了 94%以上,且對各種手機使用場景均保持很高的魯棒性,向手機的隱私保護邁進了關(guān)鍵的一步。本文提出的身份認(rèn)證模型可擴展到其他基于動作差異的安全領(lǐng)域,如手機防盜等。
[Abstract]:With the popularity of intelligent mobile phones, The privacy protection of mobile phone is becoming more and more critical. The privacy protection of mobile phone is mainly realized through identity authentication technology. The existing identity authentication schemes are realized by setting the password of the screen lock or by using the features of the user's unlocked gesture. However, Passwords can easily be stolen by peeping or brutally cracked, and the actual owner and the illegal intruder who steal the password cannot be effectively distinguished; in addition, after the owner unlocks, both the owner and the borrower may be mobile phone users. That is, the unlocked user and the mobile phone user are not necessarily the same, however, the existing gesture-based authentication schemes can not distinguish between the borrower and the user. At the same time, in the existing scheme, But the privacy protection scheme based on this authentication result can not prevent the borrower from checking the privacy of the owner. This paper puts forward an identity authentication method based on mobile phone usage behavior, which realizes the identity authentication of three kinds of users (machine owner, borrower, intruder). This paper explores the following three challenges and gives an effective solution: 1) the high similarity of different users' mobile phone use behavior leads to the difficulty of user differentiation. 2) the user's mobile phone use behavior duration is short. The amount of information available for reference is small. 3) the mobile phone uses more scenarios and has a large randomness. How to design a robust authentication method is another challenge in this paper. It is different from the existing behavior based identity authentication scheme which only uses the behavior feature of unlocking a single action. The idea of this paper is to realize the identity authentication of three kinds of users by considering the behavior differences of action sequence and unlocked sub-action in different user scenarios at the same time. In this paper, the user's mobile phone usage behavior is decomposed into several independent sub-actions. The mobile phone usage habits of different users are expressed by the action sequence composed of sub-actions, and the probability of occurrence of the action sequence is determined by Markov chain thought. On the basis of this, we calculate the consistency between the action sequence in the current mobile phone usage scene and the main user. Through effective feature extraction, we propose a method to estimate the difference of unlock behavior based on logical regression. Finally, the identity authentication algorithm is proposed according to the behavior difference between the action sequence and the unlock action and the context information of the action sequence. In this paper, the validity and accuracy of the method are verified by real experiments. The experimental results show that the accuracy of this method is more than 94%, and the method is robust to all kinds of mobile phone usage scenarios. The authentication model proposed in this paper can be extended to other security fields based on action difference, such as mobile phone security.
【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP309

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本文編號：1579096