第４６卷第１期重庆大学学报Ｖｏｌ．４６Ｎｏ．１２０２３年１月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＪａｎ．２０２３ｄｏｉ：１０．１１８３５／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－５８２Ｘ．２０２１．２０９自适配权重特征融合的持续身份认证陶鹏，邓绍江（重庆大学计算机学院，重庆４０００４４）收稿日期：２０２１－０３－０１网络出版日期：２０２１－０４－２９基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１６７２１１９）。ＳｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（６１６７２１１９）．作者简介：陶鹏（１９９４—），男，硕士研究生，主要从事移动计算安全研究，（Ｅ－ｍａｉｌ）９３００９５４９６＠ｑｑ．ｃｏｍ。通信作者：邓绍江，男，教授，博士生导师，主要从事信息安全、移动计算、无线传感网络等研究，（Ｅ－ｍａｉｌ）ｓｊ＿ｄｅｎｇ＠ｃｑｕ．ｅｄｕ．ｃｎ。摘要：针对现有智能手机用户身份认证方法的不足，提出了一种自适配权重特征融合的持续身份认证方法。设计了一种卷积神经网络，对手机内置传感器（加速度计、陀螺仪、磁力计）获取的用户行为信息数据进行深度特征提取及融合。通过网络中３个子网络流分别提取３种传感器特征，在特征融合层加权融合，各特征的权值会在网络学习过程中根据不同特征的贡献度实现自适应分配。融合特征经过特征选择之后，使用单分类支持向量机进行用户分类认证。实验结果表明：该方法对不同用户身份认证获得的等错误率为１．２０％，与现有其他认证方法相比具有更好的认证准确性。关键词：持续身份认证；自适配权重；深度特征融合；卷积神经网络；单分类支持向量机中图分类号：ＵＴＰ３９１．４文献标志码：Ａ文章编号：１０００－５８２Ｘ（２０２３）０１－１０３－０１０ＣｏｎｔｉｎｕｏｕｓａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅｄｅｅｐｆｅａｔｕｒｅｆｕｓｉｏｎＴＡＯＰｅｎｇ，ＤＥＮＧＳｈａｏｊｉａｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００４４，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｏｆｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｓｍａｒｔｐｈｏｎｅｕｓｅｒａｕｔｈｅｎｔｉｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｃｏ...
