Theses 

Evaluation of Hand Micromovement Features for Continuous Authentication of Smartphone Users During Typing – Bc. Zdeňka Sitová

česky | in English | slovensky

Agenda:
Změnit agendu. Adresa v ISu:

Zpět na vyhledávání

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Informatika / Umělá inteligence a zpracování přirozeného jazyka

Práce na příbuzné téma

Zobrazit popisek
  • Žádné práce na příbuzné téma.

Bc. Zdeňka Sitová

Diplomová práce

Evaluation of Hand Micromovement Features for Continuous Authentication of Smartphone Users During Typing

Evaluation of Hand Micromovement Features for Continuous Authentication of Smartphone Users During Typing

Anotace: Biometrická autentizace je způsob ověření identity, který spoléhá na fyziologické nebo behaviorální charakteristiky uživatele. V této práci se zabýváme vyhodnocením Hand Movement, Orientation and Grasp (HMOG), nové behaviorální biometriky pro průběžnou autentizaci uživatelů píšících na chytrých telefonech. HMOG nevtíravě zachytává malé otřesy a změny orientace, které vznikají tím, jak uživatel drží telefon a jak na něm píše. Vyhodnotili jsme schopnost HMOG featur autentizovat uživatele na datech posbíraných od sta píšících uživatelů za dvou podmínek: během sezení a při chůzi. Kombinace HMOG s featurami běžně používanými v současné době (charakteristiky poklepání a dynamiky klávesových úderů) zlepšila EER pro chodící uživatele (z 10.51% na 6.92%). Pro sedící uživatele se EER zlepšilo v kratších autentizačních oknech (např. z 19.11% na 15.44% pro 20 sekund dlouhé autentizační okno).

Abstract: Biometric authentication is a form of identity verification, which relies on user's distinctive physiological or behavioral characteristics. This thesis presents an evaluation of Hand Movement, Orientation and Grasp (HMOG), a new behavioral biometric for continuous authentication of smartphone users during typing. HMOG unobtrusively captures subtle micromovement and orientation dynamics resulting from how a user grasps, holds, and taps on the smartphone. We evaluated the authentication performance of HMOG features on typing data collected from 100 subjects under two conditions: sitting and walking. Combining HMOG with the state-of-the-art (tap characteristics and keystroke dynamics) improved the performance in walking (the best achieved EER lowered from 10.51% to 6.92%). For sitting users, the performance improved in shorter authentication scans (e.g., from 19.11% to 15.44% for 20-second authentication scan).

Keywords: behavioral biometrics, continuous authentication, smartphone, typing, virtual keyboard, micromovement

Jazyk práce: angličtina

Obhajoba závěrečné práce

  • Obhajoba proběhla 10. 2. 2015
  • Vedoucí: prof. RNDr. Václav Matyáš, M.Sc.
  • Oponent: Ing. Mgr. et Mgr. Zdeněk Říha, Ph.D.

Citační záznam

Citace dle ISO 690: LaTeX | HTML | text | BibTeX | Wikipedie

Plný text práce

Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:
  • světu
Složka Odkaz na adresář do lokálního úložiště instituce
Jak jinak získat přístup k textu

Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Fakulta informatiky


Nahoru | Aktuální datum a čas: 19. 3. 2019 03:19, 12. (sudý) týden

Soukromí

Kontakty: theses(zavináč/atsign)fi(tečka/dot)muni(tečka/dot)cz