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J-GLOBAL ID：201702257403112645   整理番号：17A0258162

モバイルエージェントのためのマルチ特徴融合潜在的判別機構の研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Multi-feature Fusion Impact Authentication for Intelligent Mobile Device

著者 (5件)： Liu Licai (Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences) ,  Li Ruiguang (CNCERT/CC) ,  Yin Lihua (Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences) ,  Guo Yunchuan (Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences) ,  Xiang Fei (CNCERT/CC)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 44  号： 11  ページ： 2713-2719  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 潜在的識別機構は,モバイルエージェントの安全性と利用可能性を解決するために重要な役割を果たす。しかし、既存の仕事は通常単一の特徴あるいは動作に基づいて暗黙的な鑑別を行い、特定の動作、シーンと範囲にのみ適している。この問題を解決するために,本論文では,ユーザの使用時の位置,環境,状態,生物,および行動の特性を利用して,マルチ特徴融合に基づく暗黙識別方式を提案した。この方式は,センサ,生物,および行動データを収集し,サポートベクトルマシン(SVM)の訓練と特徴抽出を通して,マルチ特徴融合モデルを構築し,暗黙識別フレームワークを構築し,ユーザの同一性レベルを計算し,差別化セキュリティ戦略を設計し,ユーザの同一性を連続的に識別した。実験結果は,この方式の有効性を証明して,セキュリティと利用可能性と資源消費をバランスさせることができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  特徴抽出 ,  安全性 ,  *セキュリティ ,  センサ
準シソーラス用語： 差別化 ,  *特徴融合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： implicit authentication ,  multi-feature fusion ,  intelligent mobile device ,  support vector machine

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： モバイルエージェント ,  マルチ ,  特徴融合 ,  判別 ,  研究