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Device authentication based on behavior classification using convolution neural network

机译:基于卷积神经网络的行为分类的设备认证

摘要

A method of authenticating a user on a mobile device includes gathering samples of behavioral data of the user from multiple sensors of the mobile device, each sensor generating a different number of samples. The method also includes normalizing the samples to have a same number of samples for each sensor. The method further includes extracting, with a convolutional neural network, features from the normalized samples and authenticating the user based on the extracted features.
机译:一种在移动设备上认证用户的方法,包括从移动设备的多个传感器收集用户的行为数据的样本,每个传感器生成不同数量的样本。该方法还包括将样本归一化为每个传感器具有相同数量的样本。该方法还包括利用卷积神经网络从标准化样本中提取特征,并基于所提取的特征对用户进行认证。

著录项

  • 公开/公告号US10061909B2

    专利类型

  • 公开/公告日2018-08-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 QUALCOMM INCORPORATED;

    申请/专利号US201615394551

  • 发明设计人 LEE SUSMAN;DOLEV RAVIV;OFER ROSENBERG;

    申请日2016-12-29

  • 分类号G06F21/31;G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:03:11

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