論文の概要: A novel non-linear transformation based multi-user identification algorithm for fixed text keystroke behavioral dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02505v1
• Date: Wed, 5 Oct 2022 18:42:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 17:38:05.405823
• Title: A novel non-linear transformation based multi-user identification algorithm for fixed text keystroke behavioral dynamics
• Title（参考訳）: 固定テキストキーストローク動作ダイナミクスのための非線形変換型マルチユーザ識別アルゴリズム
• Authors: Chinmay Sahu, Mahesh Banavar, Stephanie Schuckers
• Abstract要約: キーストロークダイナミックスを用いて,単一のアプリケーションにアクセスする複数のユーザを一意に分類し,識別する手法を提案する。 我々の結果は、ベンチマークキーストロークデータセットの助けを借りて検証され、我々のアルゴリズムが他の手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3848738964230023
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a new technique to uniquely classify and identify multiple users accessing a single application using keystroke dynamics. This problem is usually encountered when multiple users have legitimate access to shared computers and accounts, where, at times, one user can inadvertently be logged in on another user's account. Since the login processes are usually bypassed at this stage, we rely on keystroke dynamics in order to tell users apart. Our algorithm uses the quantile transform and techniques from localization to classify and identify users. Specifically, we use an algorithm known as ordinal Unfolding based Localization (UNLOC), which uses only ordinal data obtained from comparing distance proxies, by "locating" users in a reduced PCA/Kernel-PCA/t-SNE space based on their typing patterns. Our results are validated with the help of benchmark keystroke datasets and show that our algorithm outperforms other methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,キーストロークダイナミクスを用いて,単一のアプリケーションにアクセスする複数のユーザを一意に分類し識別する手法を提案する。 この問題は、複数のユーザが共有コンピュータやアカウントに正当なアクセス権を持っている場合、通常、あるユーザが別のユーザのアカウントに不注意にログインできる場合に発生する。 ログインプロセスは通常、この段階でバイパスされるので、ユーザを区別するためにキーストロークのダイナミクスに依存しています。 我々のアルゴリズムは、量子変換とローカライゼーションの技法を使ってユーザを分類し識別する。 具体的には,距離プロキシの比較から得られる順序データのみを用いたordinal unfolding based localization(unloc)というアルゴリズムを用いて,タイピングパターンに基づくpca/kernel-pca/t-sne空間内のユーザを"位置"する。 この結果はベンチマークキーストロークデータセットの助けを借りて検証され、アルゴリズムが他の手法よりも優れていることを示す。

関連論文リスト

• User Strategization and Trustworthy Algorithms [81.82279667028423]
  ユーザストラテジゼーションがプラットフォームを短期間で支援できることが示されています。 そして、それがプラットフォームのデータを破壊し、最終的に反実的な決定を下す能力を損なうことを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-29T16:09:42Z)
• User-Level Differential Privacy With Few Examples Per User [73.81862394073308]
  サンプルスカース方式では,各ユーザが少数のサンプルしか持たないため,以下の結果が得られる。 近似DPについては,任意の項目レベルDPアルゴリズムをユーザレベルDPアルゴリズムに汎用変換する。 ユーザレベル設定に指数的機構(McSherry, Talwar FOCS 2007)を適用するための簡単な手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-21T21:51:55Z)
• Incrementally-Computable Neural Networks: Efficient Inference for Dynamic Inputs [75.40636935415601]
  ディープラーニングは、センサーデータやユーザ入力などの動的入力を効率的に処理するという課題に直面していることが多い。 インクリメンタルな計算アプローチを採用し、入力の変化に応じて計算を再利用する。 本稿では,この手法をトランスフォーマーアーキテクチャに適用し,修正入力の分数に比例した複雑性を持つ効率的なインクリメンタル推論アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-27T16:30:27Z)
• KeyDetect --Detection of anomalies and user based on Keystroke Dynamics [0.0]
  サイバー攻撃はクレジットカードの詳細や社会保障番号などの機密データに簡単にアクセスすることができる。 現在、サイバー攻撃を止めるために、2段階の検証方法から様々な方法が選択されている。 我々は,ユーザのキーストロークダイナミックス(タイピングパターン)を用いて真のユーザを認証する手法を提案している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-08T09:00:07Z)
• An Empirical Evaluation of Federated Contextual Bandit Algorithms [27.275089644378376]
  フェデレートされた学習は、ユーザが関心のあるアプリケーションと対話するときに生成される暗黙の信号を使って行うことができる。 我々は,フェデレートされた設定のための集中的な設定から,顕著な文脈的帯域幅アルゴリズムの変種を開発する。 本実験は, 探索・探索のトレードオフのバランスをとる上で, シンプルで一般的なソフトマックスの驚くべき有効性を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-17T19:22:30Z)
• Resolving Uncertain Case Identifiers in Interaction Logs: A User Study [0.4014524824655105]
  本稿では,クリックデータのケース概念を決定するニューラルネットワークに基づく手法を提案する。 移動型共有企業のインタラクションデータから得られたセグメント化されたイベントログに基づいて,その有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T16:13:04Z)
• The Minority Matters: A Diversity-Promoting Collaborative Metric Learning Algorithm [154.47590401735323]
  CML(Collaborative Metric Learning)は、リコメンデーションシステムにおいて人気のある手法として最近登場した。 本稿では,ユーザが複数のカテゴリの関心を持つ,困難なシナリオに焦点をあてる。 textitDiversity-Promoting Collaborative Metric Learning (DPCML) と呼ばれる新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T08:02:18Z)
• Autoregressive Search Engines: Generating Substrings as Document Identifiers [53.0729058170278]
  自動回帰言語モデルは、回答を生成するデファクト標準として現れています。 これまでの研究は、探索空間を階層構造に分割する方法を探究してきた。 本研究では,検索空間の任意の構造を強制しない代替として,経路内のすべてのngramを識別子として使用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-22T10:45:01Z)
• HERALD: An Annotation Efficient Method to Detect User Disengagement in Social Conversations [38.95985439093335]
  ユーザの離脱を検出するための既存の作業は、通常、多くのダイアログサンプルを手作業でラベル付けする必要がある。 本稿では,学習データアノテーションプロセスを再編成する,効率的なアノテーションフレームワークHERALDを提案する。 実験の結果,HERALDはアノテーション効率を大幅に向上し,2つのダイアログコーパスにおいて86%のユーザ解離検出精度を実現することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-01T01:09:55Z)
• Quickest Intruder Detection for Multiple User Active Authentication [74.5256211285431]
  我々は,Multiple-user Quickest Intruder Detection (MQID)アルゴリズムを定式化する。 より少ない観測サンプルで侵入者検出を行うデータ効率のシナリオにアルゴリズムを拡張した。 顔のモダリティに基づく2つのAAデータセットに対する提案手法の有効性を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-21T21:59:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。