基于鼠标行为时频联合分析的用户可信认证

摘要

提出了一种基于时频联合分析的鼠标动力学认证方法。对用户操作鼠标行为的连续时序信号进行小波包变换,依据不同频带的子信号提取其时频联合分布特征,并使用递归特征消除法筛选出特征。采用随机森林算法建立用户独特的鼠标行为模式,据此进行用户身份认证。为验证方法的有效性,采取单因素实验设计,以特征分析方法为唯一因素,采集真实网络环境中40个用户在31个月内的鼠标行为数据,对其中18个用户分别采用时序分析和时频联合分析提取并筛选特征;使用相同算法建立用户鼠标行为模式,对比了基于2种特征分析方法的可信身份认证系统的性能差异。结果显示,相比时序分析方法,所提方法将可信身份认证的操作特性曲线下的面积从97.02%提升为99.10%.