摘要
用户与移动智能终端交互过程中产生大量传感器数据,这些数据与用户的个人行为特征和习惯具有紧密联系,可通过提取其中的用户特征数据、建立分析模型,进而识别用户身份.本文通过Manhattan(scaled)分类器算法分析移动智能终端上用户特征数据,经实验测试,该方法能够较好抵抗身份识别过程中的视频模仿、记忆模仿以及随意交互等三种类型的攻击.
出处
《中国科技成果》
2019年第24期32-34,共3页
China Science and Technology Achievements
基金
新疆维吾尔自治区公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助,项目名称"基于传感器数据的用户刻画技术研究"。