Benutzerauthentisierung durch Analyse des Tippverhaltens mit Hilfe einer Kombination aus statistischen und neuronalen Verfahren:
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München
Utz, Wiss.
2000
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| Series: | Informatik
|
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INHALTSVERZEICHNIS
1
ALLGEMEINE
BETRACHTUNG
BIOMETRISCHER
VERFAHREN
1
1.1
EINFUEHRUNG
.
1
1.1.1
KLASSISCHE
UND
BIOMETRISCHE
IDENTIFIKATIONSMERKMALE
.
2
1.1.2
PRINZIPIELLE
NACHTEILE
KLASSISCHER/BIOMETRISCHER
VERFAHREN
.
2
1.1.3
ANWENDUNGSMOEGLICHKEITEN
BIOMETRISCHER
VERFAHREN
.
3
1.2
GRUNDLAGEN
DER
BIOMETRIE
.
5
1.2.1
EINFUEHRUNG
WICHTIGER
BEGRIFFE
UND
ELEMENTARER
ZUSAMMENHAENGE
.
.
5
1.2.2
FORMALE
BEGRIFFSDEFINITIONEN
.
8
1.2.3
FEHLER
UND
GUETEMASSE
.
9
1.3
BEWERTUNG
BIOMETRISCHER
VERFAHREN
.
11
1.3.1
GRUNDLEGENDE
EIGENSCHAFTEN
.
11
1.3.2
SICHERHEIT
.
12
1.3.3
JURISTISCHE
ASPEKTE
.
15
1.3.4
BENUTZERAKZEPTANZ
.
15
2
TIPPVERHALTENS-BIOMETRIEN
17
2.1
KOMPONENTEN
DES
TIPPVERHALTENS
.
17
2.1.1
GRUNDLEGENDE
KOMPONENTEN
.
18
2.1.2
UEBERGEORDNETE
KOMPONENTEN
.
20
2.2
LITERATUR
ZUM
THEMA
TIPPVERHALTEN
.
20
2.2.1
LITERATUR
ZU
TIPPVERHALTENS-BIOMETRIEN
.
20
2.2.2
LITERATUR
ZUM
TIPPVERHALTEN
GENERELL
.
23
3
VORGABEN
FUER
DAS
HIER
ENTWICKELTE
VERFAHREN
25
3.1
UNTERSUCHTES
ANWENDUNGSSZENARIO
.
25
3.1.1
VERFAHRENSART
.
25
3.1.2
VERIFIKATIONSVORGANG
.
26
3.1.3
ENROLMENT
.
27
3.1.4
VERHALTEN
BEI
MISSGLUECKTER
AUTHENTISIERUNG
.
27
3.1.5
TIPPFEHLER
.
28
3.2
MESSDATENERFASSUNG
.
28
3.2.1
TASTATUR
.
28
3.2.2
ZEITMESSUNG
.
30
II
INHALTSVERZEICHNIS
3.2.3
VERWENDETE
MESSDATEN
.
31
3.3
UNTERSUCHTE
KOMPONENTEN
DES
TIPPVERHALTENS
.
33
4
KONZEPTIONELLE
UEBERLEGUNGEN
35
4.1
STATISTISCHES
MODELL
.
35
4.1.1
GRUNDLAGEN
.
36
4.1.2
BETRACHTETE
STATISTIKEN
.
36
4.2
PROBLEME/HERAUSFORDERUNGEN
.
42
4.3
KONZEPTIONELLE
VORGABEN
FUER
DIE
WAHL
DER
ALGORITHMEN
.
51
4.3.1
AUTHENTISIERUNGSVERFAHREN
.
52
4.3.2
BERECHNUNG
DES
REFERENZMUSTERS
.
53
5
BERECHNUNG
DER
TESTGROESSEN
55
5.1
TASTENAUSWAHL
.
56
5.1.1
EINZELTESTGROESSEN
.
57
5.1.2
ANALYSE
DER
EINZELTESTGROESSEN
.
63
5.1.3
ZUSAMMENFASSEN
DER
EINZEL
ZU
GESAMTTESTGROESSEN
.
70
5.2
UEBERHOLUNGEN
.
71
5.2.1
EINZELTESTGROESSEN
.
72
5.2.2
ANALYSE
DER
EINZELTESTGROESSEN
.
77
5.2.3
ZUSAMMENFASSEN
DER
EINZEL
ZU
GESAMTTESTGROESSEN
.
82
5.3
SCHREIBRHYTHMUS
.
82
5.3.1
DATENVISUALISIERUNG
.
84
5.3.2
STATISTISCHE
MODELLE
.
86
5.3.3
MODELLFREIER
ANSATZ
.
99
6
KLASSIFIKATION
DES
TESTGROESSENVEKTORS
113
6.1
MULTI-LAYER-PERZEPTRON
.
115
6.1.1
AUFBAU
EINES
MULTI-LAYER-PERZEPTRONS
.
116
6.1.2
BACKPROPAGATION
.
117
6.2
ANWENDUNG
AUF
DAS
KLASSIFLKATIONSPROBLEM
.
118
6.2.1
UNTERSUCHTE
ARCHITEKTUREN
.
118
6.2.2
EINBINDUNG
IN
DAS
GESAMTSYSTEM
.
120
7
BERECHNUNG
DES
REFERENZMUSTERS
123
7.1
TASTENAUSWAHL
.
123
7.2
UEBERHOLUNGEN
.
124
7.3
SCHREIBRHYTHMUS
.
124
7.3.1
BERECHNUNG
DER
PARAMETER
DES
STATISTISCHEN
MODELLS
.
125
7.3.2
BESTIMMUNG
DER
PARTITIONEN
J
.
127
7.4
NEURONALES
NETZ
.
129
INHALTSVERZEICHNIS
III
8
ERGEBNISSE
131
8.1
VERWENDETE
VERSUCHSDATEN
.
131
8.1.1
HERKUNFT
DER
DATEN
.
131
8.1.2
VERSUCHSBEDINGUNGEN
.
132
8.1.3
ENROLMENT
.
133
8.1.4
SIMULATION
DER
AUTHENTISIERUNGSVERSUCHE
.
134
8.1.5
VERWENDETE
TESTTEXTLAENGEN
.
135
8.2
PERFORMANZ
DER
EINZELNEN
GESAMTTESTGROESSEN
.
135
8.2.1
VERGLEICH
DER
PERFORMANZ
DER
VERSCHIEDENEN
TESTGROESSEN
.
136
8.2.2
EINFLUSS
DER
TESTTEXTLAENGE
.
142
8.2.3
INTERNE
VS.
EXTERNE
ATTACKEN
.
143
8.3
PERFORMANZ
DES
GESAMTSYSTEMS
.
145
8.3.1
EIGNUNG
DER
VERSCHIEDENEN
NETZARCHITEKTUREN
.
145
8.3.2
EINFLUSS
DER
VERWENDETEN
TYAININGSMENGE
.
147
8.3.3
ABSCHLIESSENDE
BETRACHTUNG
DES
GESAMTSYSTEMS
.
149
9
ZUSAMMENFASSUNG
UND
AUSBLICK
153
9.1
ZUSAMMENFASSUNG
.
153
9.1.1
AUFBAU
DES
VERFAHRENS
.
153
9.1.2
ERZIELTE
ERGEBNISSE
.
154
9.2
AUSBLICK
.
156
A
MODALWERTE
SPEZIELLER
VERTEILUNGEN
159
A.L
BINOMIALVERTEILUNG
.
159
A.2
PRODUKT
ZWEIER
BINOMIALVERTEILUNGEN
MIT
NEBENBEDINGUNG
.
160
B
PARAMETERWERTE
UND
HEURISTIKEN
163
B.L
HEURISTIKEN
.
163
B.1.1
BESTIMMUNG
VON
SSW
.
163
B.1.2
BESTIMMUNG
VON
SSY
.
163
B.L.
3
BESTIMMUNG
VON
SSQ
.
164
B.1.4
ABBRUCHBEDINGUNG
FUER
DAS
TRAINING
DES
NEURONALEN
NETZES
.
164
B.1.5
AUSREISSERTEST
.
165
B.2
PARAMETERWERTE
.
167
C
TABELLEN
169
LITERATUR
179 |
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