小鼠動(dòng)力學(xué)是一種基于用戶與小鼠特征性交互的生物識(shí)別方法

羅馬尼亞Sapientia大學(xué)和里昂大學(xué)的研究人員最近對(duì)用于冒名頂替者檢測(cè)的無限制鼠標(biāo)使用情況進(jìn)行了性能評(píng)估。他們的發(fā)現(xiàn)，預(yù)先發(fā)布在arXiv上，表明拖放鼠標(biāo)動(dòng)作對(duì)于檢測(cè)入侵者最有幫助。

小鼠動(dòng)力學(xué)是一種基于用戶與小鼠特征性交互的生物識(shí)別方法，是一個(gè)很大程度上尚未開發(fā)的研究領(lǐng)域。因此，包含不受限制的鼠標(biāo)使用數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集仍然非常稀缺。

由同名公司在2016年的數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽中發(fā)布的Balabit數(shù)據(jù)集可被認(rèn)為是第一個(gè)適用的公開可用的無限制鼠標(biāo)使用數(shù)據(jù)集。研究人員使用該數(shù)據(jù)集來評(píng)估入侵檢測(cè)的小鼠動(dòng)態(tài)。

進(jìn)行這項(xiàng)研究的研究人員之一Margit Antal告訴TechXplore，“2017年，我被一位前學(xué)生Elod Egyed-Zsigmond邀請(qǐng)到INSA里昂大學(xué)，他是該論文的合著者。在過去，我參與了幾個(gè)與觸摸生物識(shí)別，擊鍵動(dòng)力學(xué)，在線簽名等有關(guān)的行為研究項(xiàng)目，我在這方面有經(jīng)驗(yàn)，所以我想將我的經(jīng)驗(yàn)應(yīng)用于另一種生物識(shí)別技術(shù)。我提出了鼠標(biāo)動(dòng)力學(xué)我們同意一起探討這個(gè)話題。“

在進(jìn)行初步文獻(xiàn)綜述后，Egyed-Zsigmond和Antal意識(shí)到小鼠動(dòng)力學(xué)研究有許多未開發(fā)的領(lǐng)域。首先，包含一般鼠標(biāo)使用數(shù)據(jù)的詳盡公共數(shù)據(jù)集極為罕見。其次，他們意識(shí)到仍然沒有基于這些數(shù)據(jù)的可重復(fù)研究。

“不過，我應(yīng)該提到我非常感謝Ahmed Awad E. Ahmed和Issa Traore的工作，”Antal說。“他們的數(shù)據(jù)集是公開的。但是，它包含預(yù)處理數(shù)據(jù)而不是原始鼠標(biāo)數(shù)據(jù)。”

Antal和Egyed-Zsigmond研究的主要目標(biāo)之一是找出用戶身份驗(yàn)證需要多少鼠標(biāo)使用數(shù)據(jù)。因此，他們研究了使用一組鼠標(biāo)操作(例如鼠標(biāo)移動(dòng)或拖放)進(jìn)行身份驗(yàn)證的效果。

“我們還想找出哪種類型的鼠標(biāo)動(dòng)作是最特定于用戶的，在鼠標(biāo)點(diǎn)擊不結(jié)束的簡(jiǎn)單鼠標(biāo)移動(dòng)，鼠標(biāo)點(diǎn)擊結(jié)束的鼠標(biāo)移動(dòng)或拖放動(dòng)作之間，”Antal說過。“最后，我們還研究了平滑數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)性能的影響。”

他們的評(píng)估表明，有效的鼠標(biāo)動(dòng)態(tài)用戶身份驗(yàn)證需要10到20個(gè)鼠標(biāo)操作。此外，拖放鼠標(biāo)動(dòng)作被證明是最有效的檢測(cè)冒名頂替者。

“其他研究人員也調(diào)查了我們的第一個(gè)問題，即入侵檢測(cè)所需的鼠標(biāo)數(shù)據(jù)量，”Antal說。“我們的研究結(jié)果與最先進(jìn)的研究結(jié)果一致，表明大約需要10到20個(gè)鼠標(biāo)操作才能進(jìn)行準(zhǔn)確的用戶身份驗(yàn)證。據(jù)我們所知，我們是第一個(gè)調(diào)查不同類型用戶特異性的人。鼠標(biāo)操作，發(fā)現(xiàn)拖放鼠標(biāo)操作是最具用戶特定的。“

Antal和Egyed-Zsigmond的研究收集了關(guān)于鼠標(biāo)動(dòng)態(tài)作為入侵檢測(cè)工具的寶貴見解。他們的發(fā)現(xiàn)可以激發(fā)進(jìn)一步的研究，并為新的生物識(shí)別應(yīng)用的發(fā)展提供信息。在另一項(xiàng)尚未發(fā)表的研究中，研究人員還編制了自己的小鼠使用數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集并對(duì)其進(jìn)行了評(píng)估。

“這些評(píng)估的結(jié)果與使用Balabit數(shù)據(jù)集收集的結(jié)果相似，盡管新數(shù)據(jù)集包含更多用戶的數(shù)據(jù)，”Antal說。“這個(gè)結(jié)果非常令人鼓舞。我們也開始深入學(xué)習(xí)特征提取，探索使用深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生的特征是否比手工制作的特征更好。”