移动设备上的入口点身份验证
论文贡献
数据来源
- Android手机
- 任务:阅读文档,比较图像
- 原始特征
- 事件代码
- 活动时间
- 设备方向
- 手指的x,y坐标
- 手指压力
- 屏幕上,手指覆盖的区域
- 相对于屏幕方向的手指方向
- 记录工具
触摸手势
- 触发动作
- 只记录触发动作
- 复杂的手势并不常见
- 无法通过“单击”获得足够的特征
特征

- 笔画
- 触摸数据序列,开始于手指触摸屏幕,结束于手指离开屏幕
- 向量序列
- sn=(xn,yn,tn,pn,An,onf,onph), n∈{1,2,...,N}
- xn, yn,坐标
- tn,时间戳
- pn,施加在屏幕上的压力
- An手指覆盖的面积
- onf,手指的方向
- onph,手机的方向(横向或纵向)
- 30个特征
- 信息熵
- 信息量最大的单一特征
- Area covered by fingertip
- 20% percentile of the stroke velocity
- Fingertip pressure on screen
- Direction of the stroke
- x-position 坐标的信息量比 y-position 更大
分类
- kNN
- 使用 k-d tree
- 欧几里德距离
- k 取值 1-7
- SVM
- 结合多个笔画的分数
局限
- 用户不会尝试模仿其他用户的触摸行为
- 人类很难模仿30个特征
- 恶意应用可以尝试学习用户的行为
- 屏幕尺寸可能会影响触摸行为
参考资料
- Touchalytics: On the Applicability of Touchscreen Input as a Behavioral Biometric for Continuous Authentication, 2013
- Touchalytics
- CS 259D Lecture 7