Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Repozitorij Univerze v Ljubljani
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Napredno
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Podrobno
EBAT : evaluation of behavioural authentication toolbox
ID
Krašovec, Andraž
(
Avtor
),
ID
Baldini, Gianmarco
(
Avtor
),
ID
Pejović, Veljko
(
Avtor
)
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(1,19 MB)
MD5: 073CDB2D21930945D4C5A1472B7B1296
URL - Izvorni URL, za dostop obiščite
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352711025003760
Galerija slik
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
UDK:
004.056.523
ISSN pri članku:
2352-7110
DOI:
10.1016/j.softx.2025.102410
COBISS.SI-ID:
255357443
Datum objave v RUL:
03.11.2025
Število ogledov:
106
Število prenosov:
51
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
Kopiraj citat
Objavi na:
Gradivo je del revije
Naslov:
SoftwareX
Založnik:
Elsevier B.V.
ISSN:
2352-7110
COBISS.SI-ID:
526120473
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