单分类人机检测方法

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单分类人机检测方法

更新时间：2025-07-09

- 单分类人机检测方法
- Issue 11, Pages: 118-124(2019)
- 作者机构：
  
  1. 西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室
  2. 西安交通大学电子与信息学部
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TP242
- Published：2019
- 稿件说明：
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[J]. 2019, (11): 118-124.
DOI：

[J]. 2019, (11): 118-124. DOI：

摘要

针对人机检测领域中脚本机器人种类多样的问题

提出了一种利用单分类方法基于鼠标行为的人机检测技术

实现对带有行为模拟功能的高级脚本机器人的检测。利用JavaScript获取网页页面正常用户的鼠标行为数据

经过数据预处理、特征提取过程获得描述用户行为的特征向量并送入单分类器中

建立人机检测模型。为验证单分类方法的有效性

通过统计分析网页页面正常用户的鼠标行为数据

设计3种具有模拟人类功能的脚本机器人

模拟正常用户完成网页页面登录场景任务。使用直线类型的脚本机器人样本参与特征选择

之后提取特征子集

完成单分类器在人机检测领域的性能评价。实验结果表明:单分类器对直线、规则曲线、不规则曲线3种脚本机器人检测效果最好的等错误率分别为7.25%、9.45%和12.7%;较二分类方法对未知类型脚本机器人检测效果最好的等错误率为20.56%;单分类方法具有良好的泛化性。

Abstract

关键词

Keywords

references

房超,蔡忠闽,沈超,牛非,管晓宏.基于鼠标动力学模型的用户身份认证与监控[J].西安交通大学学报,2008(10).

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