Методы решения задач аутентификации и идентификации пользователя на основе анализа клавиатурного почерка

В настоящее время информационные технологии применяют во всех сферах нашей жизни. Большие объемы личной и корпоративной информации хранятся в оцифрованном виде. В связи с этим возникает проблема защиты этой информации от несанкционированного доступа. Важную роль играют подсистемы управления доступом и технологии, используемые в этих подсистемах, в частности методы аутентификации и идентификации пользователей. Приведен обзор методов решения задач аутентификации и идентификации пользователей информационных систем на основе анализа их клавиатурного почерка. Рассмотрены особенности этих задач, описана краткая история возникновения методов аутентификации и идентификации пользователей по клавиатурному почерку, приведены их достоинства и недостатки по сравнению с другими методами, обоснована актуальность такого направления исследований. Перечислены основные стадии создания математических моделей для решения задач аутентификации и идентификации пользователей. Приведено описание методов, используемых на каждой стадии аутентификации и идентификации пользователей

Литература

[1] Брагина Е.К., Соколов С.С. Современные методы биометрической аутентификации: обзор, анализ и определение перспектив развития. Вестник АГТУ, 2016, № 1 (61), с. 40--44.

[2] Alsultan A., Warwick K. Keystroke dynamics authentication: a survey of free-text methods. IJCSI, 2013, vol. 10, no. 4, p. 10.

[3] Shepherd S.J. Continuous authentication by analysis of keyboard typing characteristics. European Convention on Security and Detection, 1995, pp. 111--114. DOI: https://doi.org/10.1049/cp:19950480

[4] Monrose F., Rubin A. Authentication via keystroke dynamics. Proc. 4th ACM CCCS, 1997, pp. 48--56. DOI: https://doi.org/10.1145/266420.266434

[5] Umphress D., Williams K. Identity verification through keyboard characteristics. Int. J. Man Mach. Stud., 1985, vol. 23, iss. 3, pp. 263--273. DOI: https://doi.org/10.1016/S0020-7373(85)80036-5

[6] Leggett J., Williams G. Verifying identity via keystroke characteristics. Int. J. Man Mach. Stud., 1988, vol. 28, iss. 1, pp. 67--76. DOI: https://doi.org/10.1016/S0020-7373(88)80053-1

[7] Leggett J., Williams G., Umphress D. Verification of user identity via keystroke characteristics. In: Human Factors in Management Information Systems, 1988, pp. 29--41.

[8] Obaidat M.S., Sadoun B. Verification of computer users using keystroke dynamics. IEEE Trans. Syst., Man. Cybern. B, 1997, vol. 27, iss. 2, pp. 261--269. DOI: https://doi.org/10.1109/3477.558812

[9] Сидоркина И.Г., Савинов А.Н. Три алгоритма управления доступом к КСИИ на основе распознавания клавиатурного почерка оператора. Вестник Чувашского университета, 2013, № 3, c. 293--301.

[10] Karnan M., Akila M., Krishnaraj N. Biometric personal authentication using keystroke dynamics: a review. Appl. Soft. Comput., 2011, vol. 11, iss. 2, pp. 1565--1573. DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2010.08.003

[11] Chandrasekar V., Kumar S. Biometric based keystroke dynamics authentication --- a review. Asian J. Res. Soc. Sci. Human., 2016, vol. 6, no. 9, pp. 698--718.

[12] Zaidan D., Salem A., Swidan A., et. al. Factors affecting keystroke dynamics for verification data collecting and analysis. Proc. 8th ICIT, 2017, pp. 392--398.

[13] Ali M., Monaco J., Tappert C., et. al. Keystroke biometric systems for user authentication. J. Sign. Process Syst., 2017, vol. 86, iss. 2-3, pp. 175--190. DOI: https://doi.org/10.1007/s11265-016-1114-9

[14] Salem A., Sharieh A., Sleit A., et.al. Enhanced authentication system performance based on keystroke dynamics using classification algorithms. KSII TIIS, 2019, vol. 13, no. 8, pp. 4076--4092. DOI: https://doi.org/10.3837/tiis.2019.08.014

[15] Pisani P.H., Lorena A.C., de Carvalho A.C. Adaptive approaches for keystroke dynamics. IJCNN, 2015, pp. 1--8. DOI: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2015.7280467

[16] Bergadano F., Gunetti D., Picardi C. User authentication through keystroke dynamics. TISSEC, 2002, vol. 5, no. 4, pp. 367--397. DOI: https://doi.org/10.1145/581271.581272

[17] Monaco J.V., Ali M.L., Tappert C.C. Spoofing key-press latencies with a generative keystroke dynamics model. Proc. IEEE 7th BTAS, 2015, pp. 1--8. DOI: https://doi.org/10.1109/BTAS.2015.7358795

[18] Al-Obaidi N., Al-Jarrah M. Statistical median-based classifier model for keystroke dynamics on mobile devices. Proc. 6th ICDIPC, 2016, pp. 186--191. DOI: https://doi.org/10.1109/ICDIPC.2016.7470816

[19] Samura T., Nishimura H. Keystroke timing analysis for individual identification in Japanese free text typing. ICCAS-SICE, 2009, pp. 3166--3170.

[20] Park S., Park J., Cho S. User authentication based on keystroke analysis of long free texts with a reduced number of features. Proc. 2nd ICCSNA, 2010. DOI: https://doi.org/10.1109/ICCSNA.2010.5588979

[21] Gunetti D., Picardi C. Keystroke analysis of free text. TISSEC, 2005, vol. 8, no. 3, pp. 312--347. DOI: https://doi.org/10.1145/1085126.1085129

[22] Sing S., Arya K.V. Key classification: a new approach in free text keystroke authentication system. Proc. 3rd PACCS, 2011. DOI: https://doi.org/10.1109/PACCS.2011.5990168

[23] Bours P. Continuous keystroke dynamics: a different perspective towards biometric evaluation. Inf. Secur. Tech. Report, 2012, vol. 17, iss. 1-2, pp. 36--43. DOI: https://doi.org/10.1016/j.istr.2012.02.001

[24] Curtin M., Tappert C., Villani M. Keystroke biometric recognition on long-text input: a feasibility study. IMECS, 2006, p. 5.

[25] Gunetti D., Ruffo G. Intrusion detection through behavioral data. In: Hand D.J., Kok J.N., Berthold M.R. (eds). Advances in Intelligent Data Analysis. IDA 1999. Lecture Notes in Computer Science, vol. 1642. Berlin, Heidelberg, Springer, pp. 383--394. DOI: https://doi.org/10.1007/3-540-48412-4_32

[26] Bours P., Barghouthi H. Continuous authentication using biometric keystroke dynamics. NISK, 2009, pp. 1--7.

[27] Janakiraman R., Sim T. Dynamics in a general setting. In: Advances in Biometrics, 2007, vol. 4642, pp. 584--593.

[28] Hu J., Gingrich D., Sentosa A. A k-nearest neighbor approach for user authentication through biometric keystroke dynamics. IEEE ICC, 2008, pp. 1556--1560. DOI: https://doi.org/10.1109/ICC.2008.301

[29] Davoudi H., Kabir E. A new distance measure for free text keystroke authentication. Proc. 14th Int. CSICC, 2009, pp. 570--575. DOI: https://doi.org/10.1109/CSICC.2009.5349640

[30] Zhong Y., Deng Y. A survey on keystroke dynamics biometrics: approaches, advances and evaluations. In: Recent Advances in User Authentication Using Keystroke Dynamics Biometrics. Science Gate Publ., 2015, pp. 1--22.

[31] Lin C.-H., Liu J.-C., Lee K.-Y. On neural networks for biometric authentication based on keystroke dynamics. Sens. Mater., 2018, vol. 30, no. 3 (1), pp. 385--396. DOI: https://doi.org/10.18494/SAM.2018.1757

[32] Wankhede S., Verma S. Keystroke dynamics authentication system using neural network. IJIRD, 2014, vol. 3, no. 1, pp. 157--164.

[33] Vinayak R., Arora K. A survey of user authentication using keystroke dynamics. IJSRET, 2015, vol. 4, no. 4, pp. 378--384.