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利用類神經網路分析以擊鍵動能為基礎的生物特徵驗證

為了解決google pin碼忘記的問題，作者李耕瑜 這樣論述：

隨著科技快速發展，密碼跟人們的關係越來越密切，但科技的發展同時也增加 了密碼外洩的風險，GPU 平行化暴力破解或生日攻擊演算法更下降了密碼的安 全性。此外使用者也常常透過通訊軟體傳送密碼，通訊軟體時常會忘記登出或 遭受攻擊，使得有心人士取得密碼的機會大幅提升。因此本論文將提出一種身 分驗證法，在即使知道完整密碼的情況下，依然可以阻擋大部分的非法使用者。 本論文在使用者輸入密碼時，同時側錄了使用者的鍵盤碼和按鍵順序，接著利 用類神經網路的機器學習，可有效的區分出合法使用者和非法使用者。實驗結果顯示，即使使密碼在已經外洩的情況下，依然可以阻擋100%的非法使用者，雖然合法使用者遭到誤判的機會大約

是6%，但若使用者是合法的，只需再輸入一次密碼即可。實驗中我們比較了卷積類神經網路 (CNN)、類神經網路 (NN) 的辨識率，證明了採用卷積神經網路是優秀的選擇，並且透過調整參數以提高準確率。 最後為了日後實際應用上的需要，本論文加入了 GPU 平行化運算，並且達到了近5 的倍加速比。