Abstract
Purpose of research is to build a model of a system for effective authentication of mobile users based on public data of the user and his behavioral factors as well as to study algorithms for calculating the threshold value at which the authentication of a mobile device user is considered successful.Methods. When analyzing the behavioral factors of a user who needs to be authenticated when interacting with mobile devices, application of the following methods for calculating the threshold value are proposed: dynamic methods for determining the threshold value of user authentication based on the standard deviation and the calculation of the aggregate mean score; the method based on the standard when the system divides the aggregate flow of estimates into several blocks of the same length, where the first block is used for training, and the calculated threshold is used in the second block (this sequence of actions is repeated continuously, that is, the previous block provides training results for calculating the threshold for the current block); a method for calculating the aggregate mean score, where instead of using a single total score as input, the system uses the mean value of the current block, and the new calculated threshold is used as the threshold for decision making for the next block. A mathematical model that balances the speed and reliability of mobile users authentication is proposed.Results. The result of the research is the development of an effective system for calculating the threshold value of successful authentication of a mobile device user based on behavioural features which adapts to changes of the user's behavioural factors. Experimental studies and comparisons with analogs confirming the completeness and correctness were carried out as well as various variants of the proposed solutions.Conclusion. The proposed method of implicit authentication for mobile access control is easy to implement, easy to use, and adaptive to changes in input data. Options for calculating the threshold value at which implicit authentication is considered successful are also proposed.
Highlights
На рис. 1 показано, что скорость распознавания пользователей уменьшается с увеличением размера блока
Data driven authentication: On the effectiveness of user behaviour modelling with mobile device sensors / H
Безопасность информационных систем / А.Л Марухленко., М.О
Summary
Предложенная схема аутентификации пользователя моделирует профиль пользователя посредством данных, собранных из повседневного поведения пользователя. Используемые для моделирования профиля пользователя, могут быть представлены следующим образом: F=(f1+f2+f3+..+fn). Когда происходит пересылка SMSсообщения, система записывает время и отображает номер телефона. Когда происходит новое SMS-событие, система проверяет, были ли выполнены следующие условия при расчете балльной оценки: Условие 1: система ищет, находится ли этот номер в верхних 5 позициях в путем удаления отрицательных значений из списка, а OT для удаленного URL-адреса сбрасывается в ноль. Где OT обозначает общее количество раз, когда пользователь подключался к определенной точке доступа, а t (в часах) обозначает интервал между временем последнего соединения и текущим временем [18]. Когда устанавливается новое соединение WIFI, система определяет оценку для истории WIFI, прове ряя, находится ли она в топ-5 из списка значений приоритета, а затем вычисляет оценку следующим образом: SB=∑Sсоединений.
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
