Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "keystroke dynamics" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Application of Recurrent Neural Networks for User Verification based on Keystroke Dynamics
Autorzy:
Kobojek, P.
Saeed, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/307650.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
biometrics
GRU networks
keystroke dynamics
LSTM networks
recurrent neural networks
user verification
Opis:
Keystroke dynamics is one of the biometrics techniques that can be used for the verification of a human being. This work briefly introduces the history of biometrics and the state of the art in keystroke dynamics. Moreover, it presents an algorithm for human verification based on these data. In order to achieve that, authors’ training and test sets were prepared and a reference dataset was used. The described algorithm is a classifier based on recurrent neural networks (LSTMand GRU). High accuracy without false positive errors as well as high scalability in terms of user count were chosen as goals. Some attempts were made to mitigate natural problems of the algorithm (e.g. generating artificial data). Experiments were performed with different network architectures. Authors assumed that keystroke dynamics data have sequence nature, which influenced their choice of classifier. They have achieved satisfying results, especially when it comes to false positive free setting.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2016, 3; 80-90
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Person verification based on keystroke dynamics
Autorzy:
Doroz, R.
Porwik, P.
Safaverdi, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/334042.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
keystroke dynamics
ensemble of classifiers
biometrics
dynamika pisania na klawiaturze
zespół klasyfikatorów
biometria
Opis:
This paper presents a new multilayer ensemble of classifiers for users verification who use computer keyboard. The special keyboard extracts the key pressure and latency between keyboard keys pressed during password entered. When user is typing password the system creates a pattern based on time and key pressure. For users verification group of classifiers have been proposed. It allows to obtain the higher accuracy level compared to alternative techniques. The efficiency of the proposed method has been confirmed in the experiments carried out.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2015, 24; 39-44
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An approach to classify keystroke patterns for remote user authentication
Autorzy:
Saha, J.
Chaki, R
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333293.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
free text
keystroke dynamics
biometrics
digraph grouping
dense area identification
tekst
dynamika pisania na klawiaturze
biometria
struktura dwuznakowa
digraf
Opis:
The authentication of users is of utmost importance in remote applications such as healthcare, banking, stock markets, etc. Key stroke dynamics are popular biometrics tools used for this purpose. Continuous authentication requires free text analysis which has a number of challenges. This paper has proposed a solution to identify the existence of a unique pattern in each individual user’s keystroke dynamics. However, dense zone identification is important factor in forming the intelligent database of user profile for authentication. The authors have categorized basic key stroke features of digraph into 57 groups depending on distance traversed while moving from one key to another. The paper also includes graphical plots of the grouping of time vector which has unveiled some characteristics of overlapping typing style of users. The authors hope to extend this logic for identifying behavioral disorders in users.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2014, 23; 141-148
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies