文献

J-GLOBAL ID：201802234942359365   整理番号：18A0028014

キーストロークダイナミックスに基づく認証における孤立した森林:のみ訓練のための利用可能な正常例【Powered by NICT】

Isolated forest in keystroke dynamics-based authentication: Only normal instances available for training

著者 (4件)： Song Kai (Dept. of Electronic Engineering Shanghai Jiao Tong University Shanghai, P.R. China) ,  Zhou Yujie (Dept. of Electronic Engineering Shanghai Jiao Tong University Shanghai, P.R. China) ,  Liu Hongming (Dept. of Electronic Engineering Shanghai Jiao Tong University Shanghai, P.R. China) ,  Zhu Nianhao (Dept. of Electronic Engineering Shanghai Jiao Tong University Shanghai, P.R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCIA  ページ： 63-67  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： キーストローク動力学,ユーザのタイピング形式に依存するバイオメトリクス特性である。過去三十年間において,多数の分類器のキーストローク動力学を用いた者を識別するために提案されている;多くは評価に優れた結果を得た。しかし,より一般的な場合は正常例が利用可能であり,稀なクラスのいずれも観測されなかった。異常を検出するためのトレーニングセットとして正常例を使用するだけであることを1クラスモデルと呼ばれる1つのタイプモデルを使用した。本論文では,新しい異常値検出アルゴリズム,前キーストローク動力学のための使用されていなかったを適用し単離森林(iForest)。は提案した方法を試験するために既存のデータベースを利用して,これを他の二つのアプローチ,訓練サンプルの数が少ない場合よりも優れた性能を示し,精度と時間複雑性に関する。はまた,小サンプルサイズとアルゴリズムの性能に及ぼすiForestのパラメータの影響について検討を行った。最後に,元のデータセットに基づいて,異なるアルゴリズムの性能を解析するための二つの新しい特徴を生成し,iForestのほぼ0.98曲線下面積(AUC)を得た。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  異常値 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  データベース ,  *バイオメトリクス
準シソーラス用語： 複雑性 ,  検出アルゴリズム ,  タイピング ,  *キーストローク ,  *キーストロークダイナミックス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： キーストロークダイナミックス ,  認証 ,  森林 ,  訓練