研究表明欺骗行为在一定程度上会影响用户击键模式的变化.在互联网社交应用领域,通过击键特征对欺骗行为的检测对网络信息安全建设具有重要意义.然而,现有的欺骗行为检测模型侵入性强,实时性差等问题,限制了其在互联网社交应用领域的应用.针对以上问题,本研究设计了一个实验从短文本中收集了广泛的用户击键特征(单键特征、内容特征、双键特征),分别采用遗传算法(GA)和支撑向量机(SVM)完成特征选择和模型建立,开发出一个用以预测用户欺骗行为的模型(GA-SVM).研究结果表明:该模型能够有效地检测出用户的欺骗行为,获得82.86％的分类准确率;三类击键特征对欺骗行为的检测都有贡献.此外,欺骗者认知负荷和心理压力对击键模式影响也被探讨.
欺骗检测 个性差异 击键动力学 中文自由文本