Оценивание информативности признаков в наборах данных для проведения продлённой аутентификации

Continuous verification eliminates the flaws of existing static authentication, e.g. identifiers can be lost or forgotten, and the user logs in the system only once, which may be dangerous not only for areas requiring a high level of security but also for a regular office. Checking the user dynamically during the whole session of work can improve the security of the system, since while working with the system, the user may be exposed to an attacker (to be assaulted for example) or intentionally transfer rights to him. In this case, the machine will not be operated by the user who performed the initial login. Classifying users continuously will limit access to sensitive data that can be obtained by an attacker. During the study, the methods and datasets used for continuous verification were checked, then some datasets were chosen, which were used in further research: smartphone and smart watch movement data (WISDM) and mouse activity (Chao Shen’s, DFL, Balabit). In order to improve the performance of models in the classification task it is necessary to perform a preliminary selection of features, to evaluate their informativeness. Reducing the number of features makes it possible to reduce the requirements for devices that will be used for their processing, and to increase the volume of enumeration of classifier parameter values at the same time, thereby potentially increasing the proportion of correct answers during classification due to a more complete enumeration of value parameters. For the informativeness evaluation, the Shannon method was used, as well as the algorithms built into programs for data analysis and machine learning (WEKA: Machine Learning Software and RapidMiner). In the course of the study, the informativeness of each feature in the selected datasets was evaluated, and then users were classified with RapidMiner. The used in classifying features selection was decreased gradually with a 20% step. As a result, a table was formed with recommended sets of features for each dataset, as well as dependency graphs of the accuracy and operating time of various models.Продлённая аутентификация позволяет избавиться от недостатков, присущих статической аутентификации, например, идентификаторы могут быть потеряны или забыты, пользователь совершает только первоначальный вход в систему, что может быть опасно не только для областей, требующих обеспечения высокого уровня безопасности, но и для обычного офиса. Динамическая проверка пользователя во время всего сеанса работы может повысить безопасность системы, поскольку во время работы пользователь может подвергнуться воздействию со стороны злоумышленника (например, быть атакованным) или намеренно передать ему права. В таком случае оперировать машиной будет не пользователь, который выполнил первоначальный вход. Классификация пользователей во время работы системы позволит ограничить доступ к важным данным, которые могут быть получены злоумышленником. Во время исследования были изучены методы и наборы данных, использующихся для продлённой аутентификации. Затем был сделан выбор наборов данных, которые использовались в дальнейшем исследовании: данные о движении смартфона и смарт-часов (WISDM) и динамике активности мыши (Chao Shen’s, DFL, Balabit). Помочь улучшить результаты работы моделей при классификации может предварительный отбор признаков, например, через оценивание их информативности. Уменьшение размерности признаков позволяет снизить требования к устройствам, которые будут использоваться при их обработке, повысить объём перебора значений параметров классификаторов при одинаковых временных затратах, тем самым потенциально повысить долю правильных ответов при классификации за счёт более полного перебора параметров значений. Для оценивания информативности использовались метод Шеннона, а также алгоритмы, встроенные в программы для анализа данных и машинного обучения (WEKA: Machine Learning Software и RapidMiner). В ходе исследования были выполнены расчёты информативности каждого признака в выбранных для исследования наборах данных, затем с помощью RapidMiner были проведены эксперименты по классификации пользователей с последовательным уменьшением количества используемых при классификации признаков с шагом в 20%. В результате была сформирована таблица с рекомендуемыми наборами признаков для каждого набора данных, а также построены графики зависимостей точности и времени работы различных моделей от количества используемых при классификации признаков