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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.8
- 수록면
- 3,160 - 3,165 (6page)
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Key stroke biometric has been widely investigated to enable an or dinary keyboard to bean authenticable input device. Most of the existing studies have analysed keystroke latencies in some frequently-used, short, fixed-length strings, e.g. user name and password, to strengthen authentication in general login processes. Mean while, an umber of studies have been recently proposed to use keystroke latency in freetext domainin which as equence of key strokes is generally longer than username and password. However, the methods used in both short text and long text are different. General supervised classifiers which are used with a fixed number of attributes can not be applied to the variable-length free text. In this paper, we thus propose a new method which can employ Back propagation Neural Net work to classify the users using keystroke latency times from non-fixed length text. Our method first clusters the latency between a pair of characters or digraph, and then discovers the group of digraphs which identifies each user. Next, the cluster membership is used as input features of the networks. The results show that our method can recognize unseen users with ahigher accuracy than the other methods run in our experiments.
목차
Abstract
1.INTRODUCTION
2.KEYSTROKE ANALYSES
3.METHODOLOGY
4.EXPERIMENTS
5.CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (0)
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