Keystroke dynamics based biometric authentication
Hasan Alp Boz, M. Atakan Gürkan, Berrin A. Yanikoglu · Sabanci University · 2020
Özetc ¸e-Tus ¸vurus ¸u dinamikleri, kullanıcıların dijital cihazlardaki yazma davranıs ¸larına göre kullanıcı kimlik dogrulaması yapmayı amac ¸lar.Tus ¸vurus ¸u dinamikleri, kullanıcı oturumlarından elde edilen serbest metne dayalı s ürekli kimlik dogrulama ic ¸in kullanılabilir.Bu c ¸alıs ¸mada, zamanlama ve bölgesel özniteliklerin performansı, serbest metin veri k ümesinde c ¸es ¸itli makine ögrenme teknikleri ile test edilmis ¸tir.Sınıflandırma problemi ic ¸in en temsili öznitelik setini elde etmek ic ¸in yönl ü c ¸izge, tutma s üresi ve klavye mesafesine dayalı öznitelikler c ¸ıkarılmıs ¸ve farklı yapılandırmalarda kullanılmıs ¸tır.Sonuc ¸lar, dikkat mekanizmasına sahip c ¸ok katmanlı yapay sinir agı modelinin, %0.13 FAR ve %2.5 FRR ile en iyi degerlendirme metriklerini verdigini göstermektedir.Ek olarak, gelis ¸tirilen öznitelikler ve modeller sabit metin ile olus ¸turulmus ¸veri seti ile de test edilmis ¸tir.Elde edilen sonuc ¸lar olus ¸turulan öznitelik uzayının serbest metinler üzerindeki sınıflandırma problemine daha uygun oldugunu göstermektedir.