生物行为信息

人之所是，难为秘密。

NIST SP 800-63-2: 电子认证指南

身份认证三大基石

  • 人之所知（例如，密码）
  • 人之所有（例如，ID 徽章或加密密钥）
  • 人之所是（例如，指纹或其他生物特征数据）

生物信息 （人之所是）

  • 尽管生物特征“可被接受”，但生物特征并非“最佳选择”
  • 难以（并非不能）
    • 盗窃、转移
    • 模拟、复制

生物生理信息

  • 面部特征
  • 指纹
  • 声纹
  • 手掌几何特征
  • 虹膜图案
  • DNA
  • 多数数据采样需要侵入性设备
  • 来自文化、社会和宗教的潜在阻力

生物行为信息

  • 人之所为
  • 用户行为建模（输入，GUI改变）
  • 应用于
    • 用户认证
    • 入侵检测
  • 优势
    • 对系统可用性的影响非常小
  • 在 multi-modal systems 最为适用
    • 更加稳健的补充方法
    • 对实施环境高度敏感
      • 例如，键盘

生物社交信息 （生物社交行为信息）

  • 一个紧密相连的社会
  • 在一定的社会环境中，通过社交行为来识别个人或账号
  • 社交网络的属性决定了其中用户的通信模式
  • 社交行为特征
    • 虚拟世界账户的属性
    • 互动的环境（微博，博客，聊天）
    • 互动的内容（主题，点赞，观点，表情，措辞/写作风格）
    • 在线游戏的策略
    • 沟通的模式
  • 三个开放的问题
    • 是否可以从社交信息中提取出持久独特的特征，并用这样的特征进行个人认证？
    • 社交信息与传统的生理、行为信息相结合有什么好处？
    • 社交信息是否能被用于风险评估和安全威胁预防？

生物行为信息分类

  • 创作者
    • 由用户创作的文字图案
      • 词汇，标点，笔触
  • 直接人机交互信息
    • 硬件输入交互：键盘，鼠标，触摸
    • 软件交互：策略，知识，技能
  • 间接人机交互信息
    • 低级别系统活动
      • 系统调用跟踪、日志审核、程序执行跟踪、注册表访问、存储活动、调用堆栈数据分析
  • 动力学：基于运动技能的生物识别技术
    • 依赖于大脑，骨骼，关节，神经系统的正常运转
  • 纯粹的生物行为
    • 行走模式，打字模式，抓握模式

影响实施的因素

  • 所需的设备
    • 不需要额外设备
    • 多个摄像头
    • 脑电图传感器
  • 用户登记时间
    • 训练系统识别用户需要时间
  • 持久性
    • 特征发生变化的时间
  • 干扰已有系统环境
  • 错误率
    • 误拒绝率（False rejection rate，FRR）
    • 误接受率（False acceptance rate，FAR）
    • 等错误率（Equal error rate，ERR）：当 FRR=FAR 时的错误率

参考资料

  • NIST SP 800-63-2: Electronic Authentication Guideline
  • Biometrics: A Tool for Information Security
  • Behavioural biometrics: a survey and classification
  • Emerging Trends in Security System Design Using the Concept of Social Behavioural Biometrics
  • CS 259D Lecture 4

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