为陆地/海上边境管制的移动乘客身份识别设备提供安全可用的用户身份验证机制的原型设计
Maria Papaioannou1,2, Georgios Zachos1,2, Georgios Mantas1,2
1Instituto de Telecomunicações, 3810-193 Aveiro, Portugal.
Sensors (Basel, Switzerland)
|August 29, 2024
概括
在移动设备上实施自适应用户身份验证可以提高欧盟 (EU) 边境控制的安全性. 贝叶斯人_高斯人混合模型 (B_GMM) 为乘客识别系统的风险估计提供了卓越的性能.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 网络安全 网络安全
- 边境安全 边境安全
背景情况:
- 越来越多的欧盟游客需要先进的边境控制解决方案.
- 用于乘客身份识别的移动设备处理敏感数据,构成安全风险.
- 当前的身份验证方法可能会阻碍边境控制的效率.
研究的目的:
- 为移动边境管制设备提出基于风险的适应性用户认证机制.
- 为了提高设备的安全性,而不会影响乘客和军官的便利性.
- 评估拟议机制的有效性和效率.
主要方法:
- 评估风险估计的新性和异常检测算法.
- 确定了OneClassSVM,局部异常因素 (LOF) 和贝叶斯_高斯混合模型 (B_GMM) 作为表现最好的人.
- 在Raspberry Pi 4设备上开发和部署了该机制.
主要成果:
- 在Raspberry Pi 4上,B_GMM展示了卓越的检测性能.
- 拟议的机制显示高效运行,延迟时间最小.
- 一级SVM,LOF和B_GMM对于风险估计是有效的.
结论:
- 基于风险的自适应身份验证机制提高了移动边境管制的安全性.
- 在这种情况下,B_GMM是实时风险估计的高效算法.
- 该系统提供了强大的安全性和运营效率之间的平衡.


