本文選題：鼠標(biāo)動(dòng)力學(xué) + 行為特征��； 參考：《微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)》2013年04期

【摘要】：本文在Windows操作系統(tǒng)中研究并實(shí)現(xiàn)了三種截獲用戶鼠標(biāo)行為數(shù)據(jù)的方法:消息鉤子、WM_INPUT消息處理和過(guò)濾驅(qū)動(dòng),并從采樣時(shí)鐘分辨率、時(shí)間精度和位置信息等方面分析了不同方法所獲取數(shù)據(jù)之間的區(qū)別.本文實(shí)驗(yàn)中同時(shí)使用這三種方法獲取了多個(gè)用戶的鼠標(biāo)行為數(shù)據(jù),從特征層面對(duì)不同數(shù)據(jù)截獲方法帶來(lái)的影響進(jìn)行了對(duì)比分析,并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器構(gòu)建了身份認(rèn)證模型,對(duì)使用不同方法下采集的鼠標(biāo)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶身份認(rèn)證的效果進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究.結(jié)果表明由三種數(shù)據(jù)截獲方法采集到的數(shù)據(jù)都取得了較好的身份認(rèn)證效果,其中使用消息鉤子獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行認(rèn)證的準(zhǔn)確率最高,達(dá)到了94%以上.
[Abstract]:In this paper, we study and implement three methods of intercepting user mouse behavior data in Windows operating system: message hook WMStat message processing and filter driver, and sample clock resolution. The time precision and position information are analyzed. In this paper, the mouse behavior data of multiple users are obtained by using these three methods simultaneously, and the effects of different data capture methods are compared and analyzed from the feature level, and the identity authentication model is constructed by using neural network classifier. The effect of user identity authentication using mouse behavior data collected by different methods is studied experimentally. The results show that the data collected by the three kinds of data interception methods have achieved better identity authentication effect, and the accuracy rate of data obtained by using message hooks is the highest, reaching more than 94%.
【作者單位】： 西安交通大學(xué)智能網(wǎng)絡(luò)與網(wǎng)絡(luò)安全教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61175039,60905018);國(guó)家自然科學(xué)基金創(chuàng)新群體(60911003) 國(guó)家杰出青年科學(xué)基金(60825202) 國(guó)家“八六三”計(jì)劃項(xiàng)目(2007AA01Z464) 教育部博士點(diǎn)新教師基金(20090201120032) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)(xjj20100051)
【分類號(hào)】：TP393.08;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2063837