基于神经网络的智能安全键盘身份识别与管理方案

本文主要探讨的是智能安全键盘的软硬件完整方案，该方案创新性地将用户键盘使用习惯与神经网络技术结合，以提升用户身份的监督和管理。在当前计算机网络安全面临严峻挑战的背景下，传统的密码技术易遭破解，而基于生物特征的身份认证设备昂贵，限制了其广泛应用。 文章首先指出，网络内部安全问题占网络入侵的大部分，因此，通过精确识别和管理用户身份至关重要。作者针对这个问题，提出了利用用户在输入口令时的击键特征，如压力、节奏，这些特征反映了用户独特的生物特征，如同指纹或笔迹，具有较高的独特性和稳定性。 借鉴智能密码的思路，作者引入神经网络技术来分析这些键盘使用习惯的差异，通过构建模型，提取特征量，实现对用户身份的精准辨识和实时监控。这种技术能够自动化处理大量复杂的输入模式，形成用户个人的“数字指纹”，从而提高身份验证的准确性和安全性。 值得注意的是，尽管国内外在用户击键生物特征身份认证方面已有一些研究，如Dunn的正态分布理论、Monrose和Rubin的K近邻聚类算法、Kacholia和Pandit的启发式聚类方法，以及朱明等人的示例学习方法，但这些研究大多停留在理论层面或算法介绍，缺乏详细的实现细节。而曲维光和宋如顺则尝试通过训练神经网络来区分用户，这种方法可能具有更高的精度和鲁棒性。 本文的智能安全键盘方案不仅创新地解决了传统身份验证方法的局限性，而且为网络安全提供了新的解决方案，有望在未来成为一种实用且经济的用户身份管理工具。然而，进一步的研究仍需深入探讨神经网络模型的优化、特征选择和性能评估，以确保在实际应用中的高效性和安全性。