Keystroke Recognition System

Beskrivning

Organisationer utmanas att hålla applikationer och nätverk säkra inom gränserna för underhåll av kostnads-säkerhetsbalansen. Att endast lita på användar-ID och användarlösenord för att autentisera användare är varken praktiskt eller effektivt. Traditionella säkerhetsåtgärder som engångslösenord, tokens, åtkomstkort, PIN-koder eller enhetssignaturer är dyra, svåra att implementera och lägger till en extra svårighet vid användningen av applikationer. När vi accelererar under 2000-talet dyker nya utmaningar upp. Utarbetade åtgärder för att stoppa obehörig åtkomst till datorresurser och information håller på att utvecklas. Uppsatsen presenterar ett skydd baserat på autentiserad tillgång till resurser genom att känna igen några unika mönster i användarens skrivrytm: tangenttryckningsigenkänning. Processen för tangentskrivning och dess rytm kan avslöja individuella mönster, som tillsammans utgör grunden för den biometriska tekniken som kallas tangenttryckningsdynamik. Dess huvudsakliga syfte är att bekräfta användarens identitet snarare än att identifiera den unikt. Tangenterkänning är enkelt att implementera eftersom det huvudsakligen stöder en mjukvaruimplementering. På grund av det görs distributionen av system baserade på tangenttryckningsigenkänning i låginsats, datorcentrerade applikationer som innehållsfiltrering eller digital rättighetshantering där lösenordet för att ladda ner informationen stärks med dynamisk tangenttryckningsverifiering för att förhindra lösenordsdelning .

Vi har utvecklat ett snabbt och pålitligt schema för tangenttryckningsigenkänning. Koden har testats på Jeffrey D. Allens Keystroke Dynamics Dataset.

Indexvillkor: Matlab, källkod, igenkänning av tangenttryckningar, onlinebedrägerier, datoråtkomstsäkerhet, mönsterigenkänning, identitetsstölder, biometrisk autentisering, tangenttryckningsdynamik.