多个数据集用于不同的键盘键的声音识别
Karwan M Hama Rawf1, Ayub O Abdulrahman1, Hana O Kamel1
1Department of Computer Science, College of Science, University of Halabja, Halabja, Kurdistan Region, F.R. Iraq.
Data in brief
|October 11, 2024
概括
新的多键盘声学 (MKA) 数据集为网络安全研究提供了广泛的键盘声音记录. 这些数据集有助于开发更好的防御声威胁和键盘记录检测.
科学领域:
- 网络安全和人与计算机的互动.
- 声学信号处理 声学信号处理
背景情况:
- 键盘声学识别对于网络安全和HCI至关重要.
- 系统性能受到平台,打字风格和噪音的影响.
研究的目的:
- 介绍多键盘声学 (MKA) 数据集.
- 为声键盘分析提供一个全面的资源.
- 促进对键盘记录检测和声波发射攻击的研究.
主要方法:
- 收集了来自六个平台 (HP,联想,MSI,Mac,Messenger,Zoom) 的录音.
- 结构化数据包括原始录音,细分声音和衍生矩阵.
- 使用Prat工具进行精确的数据细分和预处理.
主要成果:
- MKA数据集是该领域最大和最详细的数据集之一.
- 数据捕捉了使用双手和所有十个手指的打字复杂性.
- 确保高质量,可靠的数据用于研究.
结论:
- MKA数据集显著推进了键盘声音识别研究.
- 为开发强大的识别算法做出贡献.
- 加强对基于声的安全威胁的防御.
