基于机器学习的Web用户行为认证

摘要

针对Web用户信息的安全问题，结合机器学习的方法，对用户行为进行分析和认证。首先通过主成分分析法对原始数据集做降维处理，然后利用SVM算法，让计算机对历史用户行为证据进行学习，得到一个判别用户身份的模型。实际应用和理论分析表明，该模型在用户行为认证判别上，可以更准确和高效地分类出危险用户和可信用户，为诸如电子商务、网络金融等关键网络应用用户行为的高性能分析奠定坚实的理论和实践基础。