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篇名
Effective Classification for Multi-modal Behavioral Authentication on Large-Scale Data
並列篇名
Effective Classification for Multi-modal Behavioral Authentication on Large-Scale Data
作者 Shuji YamaguchiHidehito GomiRyosuke KobayashiRie Shigetomi Yamaguchi
英文摘要
We propose an effective classification algorithm for machine learning to achieve higher performance for multi-modal behavioral authentication systems. Our algorithm uses a multiclass classification scheme that has a smaller number of classes than the number of users stored in the dataset. We also propose metrics, the selfmix- classified rate, other-single-classified rate, and equal-classified rate, for use with the proposed algorithm to determine an optimal number of classes for behavioral authentication. We conducted experiments using a largescale dataset of activity histories that are stored when 100,000 users use commercial smartphone-applications to analyze performance measures such as false rejection rate, false acceptance rate, and equal error rate obtained with our proposed algorithm. The results indicate our algorithm achieved higher performance than that for previous ones.
起訖頁 1169-1181
關鍵詞 Behavioral authenticationPersonal data analysisSmartphone applicationBig data
刊名 網際網路技術學刊  
期數 202109 (22:5期)
出版單位 台灣學術網路管理委員會
DOI 10.53106/160792642021092205019  複製DOI
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