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作者：崔立军;于宝华;荣江;
单位：石河子大学信息科学与技术学院;新疆政法学院网络信息中心;
摘要：身份认证是指在计算机系统中确认操作者身份的过程，击键动力学作为一种成本低廉、难以模仿的身份认证方式得到许多学者的广泛关注。然而，现有的方法往往存在误判率和漏判率偏高、泛化能力差等弊端。针对以上问题，本文提出一种将集成学习和自适应更新机制结合的方式，在提高模型分类性能的同时适应新数据中的特征变化。通过使用公开的CMU数据集和通用的评估指标(EER)将本文的方法与其他先进的技术进行比较，实验表明本文所提出的二次集成学习方法性能优异，使用双并行自适应更新机制后表现出可靠的泛化能力，在CMU数据集上得到了3.22%的EER,模型性能优于相同实验条件下的同类研究。
关键词：身份认证;击键动力学;集成学习;自适应更新
基金资助：新疆生产建设兵团财政科技计划项目(2020DB005,2021AB023)
