En evaluering af musens dynamik til indtrængningsdetektion

Forskere ved Sapientia University i Rumænien og Université de Lyon har for nylig udført en præstationsevaluering af ubegrænset brug af mus til påvisning af bedragere. Deres resultater, forudgivet på arXiv, foreslår, at træk-og-slip musehandlinger er de mest nyttige til at opdage ubudne gæster.

Musens dynamik, et middel til biometrisk identifikation baseret på brugernes karakteristiske interaktioner med musen, er et stort set uudforsket forskningsområde. Som resultat, Datasæt, der indeholder ubegrænsede musebrugsdata, er stadig bemærkelsesværdigt sparsomme.

Balabit-datasættet, udgivet af det homonyme firma ved en datavidenskabskonkurrence i 2016, kunne betragtes som den første tilstrækkelige, offentligt tilgængeligt sæt ubegrænsede musebrugsdata. Forskerne brugte dette datasæt til at evaluere musens dynamik til indtrængningsdetektion.

Margit Antal, en af ​​de forskere, der har udført undersøgelsen, fortalte TechXplore, "I 2017 Jeg blev inviteret til INSA Lyon University af en af ​​mine tidligere studerende, Elod Egyed-Zsigmond, som er medforfatter til avisen. I fortiden, Jeg var involveret i adskillige adfærdsforskningsprogrammer vedrørende berøringsbiometri, tastetryk dynamik, online signaturer, etc., og jeg havde erfaring på dette område, så jeg ville bruge min erfaring på en anden type biometri. Jeg foreslog musedynamik til Elod, og vi blev enige om at udforske dette emne sammen."

Efter at have gennemført en indledende litteraturgennemgang, Egyed-Zsigmond og Antal indså, at musedynamikforskning havde en række uudforskede områder. Først, udtømmende offentlige datasæt indeholdende generelle musebrugsdata var ekstremt sjældne. Sekund, de indså, at der stadig ikke var nogen reproducerbar forskning baseret på sådanne data.

"Jeg skulle, imidlertid, nævne, at jeg virkelig sætter pris på Ahmed Awad E. Ahmeds og Issa Traores arbejde, " sagde Antal. "Deres datasæt er offentligt. Imidlertid, den indeholder forbehandlede data i stedet for rå musedata."

Et af hovedformålene med Antal og Egyed-Zsigmonds undersøgelse var at finde ud af, hvor mange musebrugsdata der er nødvendige for brugergodkendelse. De undersøgte derfor effekten af ​​at bruge et sæt musehandlinger, såsom musebevægelser eller træk og slip, til autentificering.

"Vi ønskede også at finde ud af, hvilken type musehandling der er den mest brugerspecifikke, mellem simple musebevægelser, der ikke ender med et museklik, musebevægelser, der ender med et museklik, eller træk-og-slip-handlinger, " sagde Antal. "Endelig, vi undersøgte også effekten af ​​at udjævne dataene på systemets ydeevne."

Deres evalueringer tyder på, at 10 til 20 musehandlinger er nødvendige for effektiv musedynamik brugergodkendelse. I øvrigt, træk-og-slip musehandlinger viste sig at være de mest effektive til at opdage bedragere.

"Andre forskere undersøgte også vores første spørgsmål, nemlig mængden af ​​musedata, der er nødvendig for indtrængningsdetektion, " sagde Antal. "Vores resultater, i overensstemmelse med state-of-the-art forskning, foreslår, at omkring 10 til 20 musehandlinger er nødvendige for nøjagtig brugergodkendelse. Så vidt vi ved, vi var de første, der undersøgte brugerspecificiteten af ​​forskellige typer musehandlinger, finder ud af, at træk-og-slip musehandlinger er de mest brugerspecifikke."

Antal og Egyed-Zsigmonds forskning indsamlede værdifuld indsigt om musens dynamik som et værktøj til indtrængningsdetektion. Deres resultater kunne inspirere til yderligere forskning og informere udviklingen af ​​nye biometriske applikationer. I en anden undersøgelse, som endnu ikke er offentliggjort, forskerne kompilerede også deres eget datasæt med data om brug af mus og evaluerede det.

"Resultaterne af disse evalueringer ligner dem, der er indsamlet ved hjælp af Balabit-datasættet, på trods af at det nye datasæt indeholder data fra flere brugere, ", sagde Antal. "Dette resultat er meget opmuntrende. Vi begyndte også at anvende deep learning til udtræk af funktioner, at undersøge, om funktioner produceret ved hjælp af dyb læring kunne være bedre end håndlavede."

© 2018 Tech Xplore