基于网络的连续用户认证行为建模
1. 引言
在当今数字化时代,许多基于网络的应用都依赖于可靠、便捷且安全的认证方法。用户名和密码是被大多数应用普遍接受的唯一认证形式。然而,传统认证方法存在诸多问题。一些系统要求使用长密码且需频繁更换,这使得密码难以记忆、创建和管理。同时,过短或缺乏复杂度的密码也会带来重大安全风险,例如在一项对北美和西欧超过330万条泄露密码的研究中,“123456”和“password”是用户选择最多的前两个密码。
更为关键的是,传统认证方法在用户登录后的活跃会话期间不会要求用户再次验证身份,这使得计算机系统在用户登录状态下容易受到恶意或非预期的使用。为了改进基于网络应用的认证过程,需要一种能够持续验证用户身份的方法,而连续用户认证(CUA)技术已被证明可以解决这一局限性。
CUA技术在用户的整个会话期间进行监控、验证和认证。它会生成用户配置文件,并将其与用户存储的配置文件进行比较。如果用户活动偏离了正常使用模式,系统会发出警报。而且,CUA系统为每个应用定制用户配置文件,这使得攻击者难以知晓哪些行为会被检测为入侵行为。
一些研究采用生物识别技术,如认知指纹、眼部扫描、用户衣物颜色和面部跟踪等来实现连续用户认证。但这些技术大多需要额外的硬件和成本才能有效运行。行为建模则通过监控用户与系统的交互方式来解决这些限制,例如评估鼠标移动、用户搜索和选择信息的方式以及用户的习惯性打字节奏等。不过,这些方法大多需要安装专门的监控软件。
我们致力于解决在对与基于网络的组织信息系统应用进行交互的用户行为进行建模时所遇到的挑战。这些应用运行在基于Web浏览器的前端,通过超文本传输协议(HTTP)访问,还包括实现业务逻辑的中间件和后端数据库。
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