Show simple item record

Dynamic Template Adjustment in Continuous Keystroke Dynamics

dc.contributor.advisorDrahanský, Martinen
dc.contributor.authorKulich, Martinen
dc.date.accessioned2018-10-21T17:06:37Z
dc.date.available2018-10-21T17:06:37Z
dc.date.created2015cs
dc.identifier.citationKULICH, M. Dynamic Template Adjustment in Continuous Keystroke Dynamics [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2015.cs
dc.identifier.other88820cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/52251
dc.description.abstractDynamika úhozů kláves je jednou z behaviorálních biometrických charakteristik, kterou je možné použít pro průběžnou autentizaci uživatelů. Vzhledem k tomu, že styl psaní na klávesnici se v čase mění, je potřeba rovněž upravovat biometrickou šablonu. Tímto problémem se dosud, alespoň pokud je autorovi známo, žádná studie nezabývala. Tato diplomová práce se pokouší tuto mezeru zaplnit. S pomocí dat o časování úhozů od 22 dobrovolníků bylo otestováno několik technik klasifikace, zda je možné je upravit na online klasifikátory, zdokonalující se bez učitele. Výrazné zlepšení v rozpoznání útočníka bylo zaznamenáno u jednotřídového statistického klasifikátoru založeného na normované Euklidovské vzdálenosti, v průměru o 23,7 % proti původní verzi bez adaptace, zlepšení však bylo pozorováno u všech testovacích sad. Změna míry rozpoznání správného uživatele se oproti tomu různila, avšak stále zůstávala na přijatelných hodnotách.en
dc.description.abstractKeystroke dynamics is one of behavioural biometric characteristics which can be employed for continuous user authentication. As typing style on a keyboard changes in time, the template adapting is necessary. No study covered this topic yet, as far as the author knows. This master thesis tries to fill this gap. Several classification techniques were exercised with help of keystroke data from 22 volunteers in order to test if they can be improved to unsupervised online classifiers. A significant improvement in impostor recognition was noted at one-class statistical classifier based on normed Euclidean distance. The impostor could make 23.7 % actions less than in offline version on average but the improvement was obseved with all test sets. In contrary, the genuine user recognition varied from user to user but it still kept at acceptable values.cs
dc.language.isoencs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectprůběžná autentizaceen
dc.subjectonline learningen
dc.subjectdynamika úhozůen
dc.subjectbehaviorální biometrikaen
dc.subjectstrojové učeníen
dc.subjectklasifikaceen
dc.subjectcontinuous authenticationcs
dc.subjectonline learningcs
dc.subjectkeystroke dynamicscs
dc.subjectbehavioural biometricscs
dc.subjectmachine learningcs
dc.subjectclassificationcs
dc.titleDynamic Template Adjustment in Continuous Keystroke Dynamicsen
dc.title.alternativeDynamic Template Adjustment in Continuous Keystroke Dynamicscs
dc.typeTextcs
dcterms.dateAccepted2015-06-19cs
dcterms.modified2015-08-28-10:41:10cs
thesis.disciplineBezpečnost informačních technologiícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémůcs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
sync.item.dbid88820en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2019.04.03 16:33:26en
sync.item.modts2019.04.03 06:09:42en
dc.contributor.refereeOrság, Filipen
dc.description.markCcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record