Podrobno

EBAT : evaluation of behavioural authentication toolbox
ID Krašovec, Andraž (Avtor), ID Baldini, Gianmarco (Avtor), ID Pejović, Veljko (Avtor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (1,19 MB)
MD5: 073CDB2D21930945D4C5A1472B7B1296
URLURL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352711025003760 Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
Sensors, ubiquitously present in our surroundings and everyday objects, can reflect our behaviour regarding these spaces and objects and, consequently, open opportunities for novel behaviour-based authentication methods. Despite the potential for a non-intrusive, privacy-aware, and continuous operation that behaviour-based authentication holds, it is yet to make the leap ‘‘out of the lab’’. A key obstacle to this is the lack of a framework that would enable objective comparison between different authentication approaches proposed within the research community. In this paper, we introduce EBAT, an Evaluation of Behavioural Authentication Toolbox, which encompasses the most commonly used, some recently proposed, and some newly developed evaluation metrics, as well as an evaluation framework specifically tailored for nuances of sensor-based behaviour authentication. We implement EBAT as an easy-to-integrate software package and demonstrate its usability by assessing a number of state-of-the-art behavioural authentication methods.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:behavioural user authentication, evaluation toolbox, deep learning, Python
Vrsta gradiva:Članek v reviji
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Status publikacije:Objavljeno
Različica publikacije:Objavljena publikacija
Leto izida:2025
Št. strani:12 str.
Številčenje:Vol. 32, Art. 102410
PID:20.500.12556/RUL-175536 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:004.056.523
ISSN pri članku:2352-7110
DOI:10.1016/j.softx.2025.102410 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:255357443 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:03.11.2025
Število ogledov:106
Število prenosov:51
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Gradivo je del revije

Naslov:SoftwareX
Založnik:Elsevier B.V.
ISSN:2352-7110
COBISS.SI-ID:526120473 Povezava se odpre v novem oknu

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:overjanje na podlagi vedenja, ogrodje za evalvacijo, globoko učenje, Python

Projekti

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:J2-3047
Naslov:Kontekstno-odvisno približno računanje na mobilnih napravah

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:N2-0393
Naslov:Približno računanje za prilagodljivo porazdeljeno umetno inteligenco

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0098
Naslov:Računalniške strukture in sistemi

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj