工业互联网用户身份认证：基于鼠标行为的HHT变换方法

"这篇文档探讨了利用鼠标行为进行HHT变换在工业互联网用户身份认证中的应用，强调了工业互联网安全的重要性，特别是在用户身份鉴别和访问控制方面。文章指出，传统身份认证方法存在风险，生物行为特征认证，尤其是基于鼠标动力学的认证方法，成为了一种有潜力的解决方案。研究引用了多项关于鼠标行为数据用于身份认证的研究成果，包括使用神经网络和SVM等机器学习模型来构建识别模型，并展示了这些方法在降低错误接受率和错误拒绝率方面的表现。" 本文档深入分析了工业互联网的安全需求，特别是在用户身份认证方面的挑战。工业互联网作为制造业与信息技术融合的关键，其安全问题直接影响到先进制造业的发展和传统产业的升级。然而，当前我国工业互联网的安全水平还有待提高，尤其是在用户身份鉴别和访问控制方面存在安全隐患。文档引用了相关统计数据，强调了工业终端缺乏有效身份认证机制的问题。 为解决这一问题，文档提到了一种创新的方法，即利用鼠标行为数据进行HHT变换来进行用户身份认证。HHT变换全称为Hilbert-Huang变换，是一种处理非线性、非平稳时间序列数据的有效工具。通过分析鼠标操作中的时间戳、坐标等信息，可以提取出如速度、加速度等运动特征，构建用户身份识别模型。文献中提到的多个研究实例证明了这种方法的有效性，例如使用神经网络和SVM构建的模型能显著降低错误接受率和错误拒绝率，提高了身份认证的准确性。 此外，文档还探讨了鼠标行为数据的独特性，由于其在人机交互中的普遍使用，以及其数据的丰富性和时间序列性质，使得基于鼠标动力学的生物特征认证成为了一种有前景的动态认证手段。这种方法相比于传统的静态身份认证，如密码、令牌和生物认证，能更好地抵御破解风险，为工业互联网的安全提供额外保障。 总结来说，这份文档揭示了利用鼠标行为HHT变换进行用户身份认证在工业互联网安全中的潜在价值，提供了理论依据和实证研究，为未来相关领域的研究和实践提供了指导。