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持續性身份認證方法基於社交網絡服務使用者行為

為了解決CS Online 私服的問題，作者周曼如 這樣論述：

資訊安全向來為社交網路服務重要的探討議題，例如：Facebook, Youtube, Twitter……等。為保護使用者的隱私，服務提供者通常會在使用者登入時利用身份認證機制檢查其是否為合法帳號擁有者，但是使用者登入後卻沒有持續性的監控。現實生活中，人們為了使用的便利性，常常將帳號密碼儲存在瀏覽器或APIs，而且使用完從不登出，此時如果實體機器被非合法使用者竊取，私人資料便有暴露的可能。因此，我們需要持續性偵測來保護社交網路的使用者。傳統持續性偵測方法著重在分析生物資訊辨識或硬體操作軌跡，除了昂貴的監控設備，更可能造成另一層面的隱私問題。本篇論文針對上述實體機器被非帳號擁有者竊取所造成的隱私

問題，提出一種新的持續性偵測方法，此方法基於使用者使用行為，而且不需部署額外設備。首先我們從HTTP/HTTPS記錄萃取出139個足以描述行為的特徵，接著用1-norm support vector machine (SVM)剔除noise特徵，選出並排序候選特徵組，再用forward feature selection選出最終特徵組，最後smooth SVM根據最終特徵組建出偵測模型。實驗結果顯示本篇的方法在社交網路服務使用者使用7分鐘後可以達到90%以上的偵測準確度，甚至在前2分鐘已經可以達到80%以上的水準。