Implicit authentication (IA) is gaining popularity over recent years due to its use of user behavior as the main input, relieving users from explicit actions such as remembering and entering passwords. However, such convenience comes with a cost of authentication accuracy and delay which we propose to improve in this paper. Authentication accuracy deteriorates as users' behaviors change as a result of mood, age, a change of routine, etc. Current authentication systems handle failed authentication attempts by locking the users out of their mobile devices. It is unsuitable for IA whose accuracy deterioration induces a high false reject rate, rendering the IA system unusable. Furthermore, existing IA systems leverage computationally expensive machine learning, which can introduce a large authentication delay. It is challenging to improve the authentication accuracy of these systems without sacrificing authentication delay. In this paper, we propose a multi-level privilege control (MPC) scheme that dynamically adjusts users' access privilege based on their behavior change. MPC increases the system's confidence in users' legitimacy even when their behaviors deviate from historical data, thus improving authentication accuracy. It is a lightweight feature added to the existing IA schemes that helps avoid frequent and expensive retraining of machine learning models, thus improving authentication delay. We demonstrate that MPC increases authentication accuracy by 18.63\% and reduces authentication delay by 7.02 minutes on average, using a public dataset that contains comprehensive user behavior data.


翻译:近年来,由于使用用户行为作为主要投入,隐含认证(IA)近年来越来越受欢迎,因为使用用户行为作为主要投入,使用户摆脱记忆和输入密码等明确行动。然而,这种便利带来认证准确性和延迟的成本,而我们提议在本文中加以改进。由于用户行为的变化,情绪、年龄、常规变化等等,认证准确性会随着用户行为的变化而恶化。目前的认证系统通过将用户从移动设备中锁住来处理认证尝试失败。对于IA来说,其准确性恶化导致错误拒绝率高,使IA系统无法使用。此外,现有的IA系统利用计算成本昂贵的机器学习,这可能会造成大量认证延迟。在不牺牲认证延迟的情况下提高这些系统的认证准确性是一件艰巨的任务。在本文中,我们提出了一个多层次的特权控制(MPC)计划,根据用户行为变化来动态调整用户的准入特权。MPC提高了系统对用户合法性的信心,即使其行为偏离历史数据,从而使得IA系统无法使用。此外,现有的IA系统还增加了一个较轻的特征特征特征,因为其计算费用昂贵的机器学习方法有助于避免经常和高价的认证。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器学习系统设计系统评估标准
专知会员服务
41+阅读 · 2021年2月12日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年9月6日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
111+阅读 · 2020年6月10日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
LibRec 精选:如何评估交互式推荐系统?
LibRec智能推荐
8+阅读 · 2019年5月5日
LibRec 精选:CCF TPCI 的推荐系统专刊征稿
LibRec智能推荐
4+阅读 · 2019年1月12日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2017年11月22日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月7日
VIP会员
最新内容
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
8+阅读 · 今天7:25
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:54
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:52
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:33
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
LibRec 精选:位置感知的长序列会话推荐
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2019年5月17日
LibRec 精选:如何评估交互式推荐系统?
LibRec智能推荐
8+阅读 · 2019年5月5日
LibRec 精选:CCF TPCI 的推荐系统专刊征稿
LibRec智能推荐
4+阅读 · 2019年1月12日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
已删除
将门创投
5+阅读 · 2017年11月22日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员