面向移动智能终端的多特征融合隐式鉴别机制研究

摘要：

隐式鉴别机制在解决移动智能终端的安全性与易用性冲突方面具有重要而独特的作用.然而,已有工作通常基于单一特征或动作进行隐式鉴别,仅适合于特定动作、场景和范围.为了解决此问题,本文利用用户在使用设备过程中存在独特的位置、环境、姿态、步态、生物和行为特征,提出了一种基于多特征融合的隐式鉴别方案.该方案采集设备的各种传感器、用户生物和行为数据,通过支持向量机方法训练和提取多种特征,设计多特征融合模型和构建隐式鉴别框架,获得用户身份信任水平,设计个性化安全策略并持续透明地鉴别用户身份.实验验证了该方案的有效性,并且能够平衡安全性与易用性和资源消耗.

关键词： 移动智能终端 用户身份 隐式鉴别 多特征融合 支持向量机 安全性

作者: 刘礼才 李锐光 殷丽华 郭云川 项菲

作者单位: 中国科学院信息工程研究所,北京 100093;北京邮电大学计算机学院,北京 100876 国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京 100029 中国科学院信息工程研究所,北京 100093;物联网信息安全技术北京市重点实验室,北京 100093

会议类型: 国内会议

会议名称: 2015中国计算机网络安全年会

会议地点: 武汉

会议语种:中文

页码: 518-527

在线出版日期: 2015-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）