31、基于机器学习和深度学习的按键动力学分析：固定文本与自由文本的探索

基于机器学习和深度学习的按键动力学分析：固定文本与自由文本的探索

在当今数字化时代，生物识别认证技术在网络安全领域的重要性日益凸显。按键动力学作为一种独特的生物识别方式，能够通过分析用户的打字行为来实现身份验证和分类。本文将深入探讨固定文本和自由文本按键动力学的相关研究，介绍不同的机器学习和深度学习方法，并分析其优缺点。

固定文本按键动力学研究

在固定文本按键动力学的研究中，多种机器学习技术被用于生物识别认证。研究人员对不同方法进行了测试和分析，发现使用数据增强的XGBoost方法表现最佳，多层感知器（MLP）的性能也相近。与以往使用相同数据集的研究相比，这些结果有了显著的改进。

以下是不同方法的准确率对比表格：
| 方法 | 准确率（%） |
| — | — |
| XGBoost - augment (our research) | 96.39 |
| ELM (Ravindran, et al.) | 89.27 |
| XGBoost (Dwivedi, et al.) | 95.96 |
| CNN (Dwivedi, et al.) | 94.24 |
| SVM/NEAT (Baynath, et al.) | 95.50 |
| MLP (Gedikli, et al.) | 94.70 |
| CNN (Çeker, et al.) | 84.28 |
| MLP (Maheshwary, et al.) | 93.59 |
| XGBoost (Krishna, et al.) | 93.79 |

从表格中可以看出，研究提出的XGB