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Sequential Keystroke Behavioral Biometrics for Mobile User Identification via Multi-view Deep Learning

机译:移动用户的顺序按键行为生物特征识别   通过多视图深度学习进行识别

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摘要

With the rapid growth in smartphone usage, more organizations begin to focuson providing better services for mobile users. User identification can helpthese organizations to identify their customers and then cater services thathave been customized for them. Currently, the use of cookies is the most commonform to identify users. However, cookies are not easily transportable (e.g.,when a user uses a different login account, cookies do not follow the user).This limitation motivates the need to use behavior biometric for useridentification. In this paper, we propose DEEPSERVICE, a new technique that canidentify mobile users based on user's keystroke information captured by aspecial keyboard or web browser. Our evaluation results indicate thatDEEPSERVICE is highly accurate in identifying mobile users (over 93% accuracy).The technique is also efficient and only takes less than 1 ms to performidentification.
机译:随着智能手机使用量的快速增长,越来越多的组织开始致力于为移动用户提供更好的服务。用户识别可以帮助这些组织识别他们的客户,然后满足为他们定制的服务。当前,使用cookie是识别用户的最常见形式。但是,Cookie并不易于运输(例如,当用户使用其他登录帐户时,Cookie不会跟随该用户)。此限制激发了使用行为生物识别技术进行用户识别的需求。在本文中,我们提出了DEEPSERVICE,这是一种基于特殊键盘或Web浏览器捕获的用户击键信息可以识别移动用户的新技术。我们的评估结果表明DEEPSERVICE在识别移动用户方面是非常准确的(超过93%的准确度),该技术也是有效的,并且只需不到1 ms的时间即可完成识别。

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