An Adaptive Context-Aware Authentication System on Smartphones Using Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
The authentication method for unlocking screens is an essential security feature of smartphones to avoid unauthorized access.Various mechanisms have been integrated into smartphones to authenticate users to reduce privacy infringement.Contextual awareness is now a key requirement for mobile computing to make intelligent decisions and provide an adaptable and convenient authentication model.Therefore, in this paper, a contextaware authentication system based on a machine learning technique is proposed.The proposed system takes the user's body postures, location, SMS contents, and ambient environmental conditions as context.To enhance privacy protection, these context factors are selected to guide the authentication process and enable the authentication system to understand users and their surrounding environment.However, to provide the most appropriate authentication method, a machine learning model is designed.The model is trained and tested with the user's context datasets.An appropriate dataset for the machine learning model is generated, and features that affect end-user interaction during the authentication process are identified.A total of 25 responses from smartphone owners were collected to evaluate the proposed system.After conducting a sentiment analysis, we found that 72 percent of users have a positive sentiment regarding the proposed system, which means that context-aware technology helps improve authentication adaptability and provides a convenient authentication method.The performance of the model was tested, and the results show that the proposed model effectively achieves a Mean Absolute Error (MAE) of 1.299, a Root Mean Square Error (RMSE) of 1.437, and an R Square of 76.78.Therefore, the system can improve the reliability and adaptability of the authentication process.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».