Mini-Batch Ensemble Method on Keystroke Dynamics based User Authentication

Ho, Jiacang; Kang, Dae-Ki

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자료유형: 학술저널

저자정보: Ho, Jiacang (Department of Ubiquitous IT, Graduate School, Dongseo University) Kang, Dae-Ki (Department of Computer & Information Engineering, Dongseo University)

저널정보: 한국인터넷방송통신학회 International journal of advanced smart convergence International journal of advanced smart convergence 제5권 제3호

발행연도: 2016.1

수록면: 40 - 46 (7page)

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The internet allows the information to flow at anywhere in anytime easily. Unfortunately, the network also becomes a great tool for the criminals to operate cybercrimes such as identity theft. To prevent the issue, using a very complex password is not a very encouraging method. Alternatively, keystroke dynamics helps the user to solve the problem. Keystroke dynamics is the information of timing details when a user presses a key or releases a key. A machine can learn a user typing behavior from the information integrate with a proper machine learning algorithm. In this paper, we have proposed mini-batch ensemble (MIBE) method which does the preprocessing on the original dataset and then produces multiple mini batches in the end. The mini batches are then trained by a machine learning algorithm. From the experimental result, we have shown the improvement of the performance for each base algorithm.

#Mini-batch #ensemble method #keystroke dynamics #user authentication

참고문헌 (15)

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M. M. Al-Jarrah / 2012 / An anomaly detector for keystroke dynamics based on medians vector proximity / Journal of Emerging Trends in Computing and Information Sciences 3(6):988~993

S. Cho / 2000 / Web-based keystroke dynamics identity verification using neural network / Journal of organizational computing and electronic commerce 10(4):295~307

R. Giot / 2012 / Web-based benchmark for keystroke dynamics biometric systems: A statistical analysis / Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing (IIHMSP), 2012 Eighth International Conference on :11~15

S. Z. S. Idrus / 2013 / Image analysis and recognition / Springer :11~18

K. S. Killourhy / 2009 / Comparing anomaly-detection algorithms for keystroke dynamics / Dependable Systems & Networks, 2009. DSN’09. IEEE/IFIP International Conference on :125~134

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이 논문의 저자 정보

Ho, Jiacang

소속기관 Department of Ubiquitous IT, Graduate School, Dongseo University

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 3 이용수 0

Kang, Dae-Ki

소속기관 Department of Computer Engineering, Dongseo University

주요연구분야 복합학 > 과학기술학 공학 > 컴퓨터학

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