30、固定文本击键动态的机器学习与深度学习研究

固定文本击键动态的机器学习与深度学习研究

在当今数字化时代，身份验证的准确性和安全性至关重要。击键动态作为一种生物识别技术，因其可直接从标准键盘收集信息的优势，受到了广泛关注。本文将深入探讨击键动态研究中的相关方法、数据集以及实验结果。

1. 过往研究方法

1.1 基于距离的方法

击键动态的概念最早出现在20世纪70年代，早期研究主要集中在固定文本数据上。当时，基于连续两次或三次按键时间间隔的均值和方差的贝叶斯分类器被应用于该问题，在包含63个用户的数据集上实现了92%的分类准确率。

早期常用的还有基于各种距离度量的最近邻分类器。最初使用欧几里得距离（L2范数），但L1范数（曼哈顿距离）更易于确定各个组件的贡献，并且对异常值的影响更具鲁棒性。研究表明，在所有基于距离的技术中，使用缩放曼哈顿距离的最近邻分类器性能最佳。

由于L1和L2范数不能有效处理统计特性，因此也考虑了基于统计的距离度量，如马氏距离在击键动态研究中得到了广泛应用。

1.2 机器学习技术

近年来，击键动态研究主要集中在机器学习技术上，包括k - 最近邻（k - NN）、K - 均值聚类、随机森林、模糊逻辑、高斯混合模型等。

• 支持向量机（SVM） ：用于从数据中提取特征，然后进行分类。
• 隐马尔可夫模型（HMM） ：可学习击键动态中的时间间隔。
• 神经网络架构 ：如多种神经网络架构在近年来也被应用于击键动态研究，深度学习技术在分类任务中取得了