Ich habe ein wenig in diesem und einigen verwandten Bereichen gearbeitet, und meine Antwort auf die Frage hängt davon ab, wie viel Zeit Sie haben:
Kurze Antwort: Ja, mit einem Aber.
Einfach ausgedrückt, wie Sie zuvor festgestellt haben, gibt es Ähnlichkeiten bei beobachteten Tastenanschlägen (oder anderen verhaltensbiometrischen Mustern). Diese können theoretisch für zusätzliche Sicherheit verwendet werden, aber die falsch-positiven und falsch-negativen Raten sind immer noch vergleichsweise hoch, sodass die Benutzerfreundlichkeit fraglich ist und es keine vorgefertigten Bibliotheken gibt, die ich als zuverlässig empfehlen würde.
Längere Antwort: Nein, mit einem jedoch.
Das Problem mit der Verhaltensbiometrie im Kontext der Sicherheit ist, dass sie nicht zu unseren aktuellen Modellen passt. Wenn Sie ein Passwort erhalten, ist es entweder richtig oder falsch. Wenn etwas Ihre Iris misst, ist es ein Match oder nicht. Es gibt keinen Spielraum oder Spielraum, die eine oder andere binäre Authentifizierung.
Verhaltensweisen tun dies nicht. Das Verhalten ändert sich je nach Tageszeit, Monatszeit und Wetter draußen. Sie können sagen, dass "dieses wie diese Person aussieht", aber es gibt keine abgeschnittene und trockene "Ja / Nein" -Reaktion, was sie bei der herkömmlichen Authentifizierung schlecht macht, insbesondere bei kurzen Stichprobengrößen wie Passwörtern. P. >
Auf der anderen Seite können viele Verhaltensanalysen gemessen werden (Netzwerknutzung, Tastenanschlag, Mausnutzung, Bewegung und eine Vielzahl anderer). Diese können kombiniert werden, um über einen längeren Zeitraum eine anhaltende Vertrauensanzeige zu erhalten. So könnten Sie sich beispielsweise auf Ihrem Computer anmelden und nicht auf Ihre Bank zugreifen, da Sie noch nicht überprüft wurden. Wenn Sie ein paar andere Dinge tun, die Sie tun müssen, arbeiten Sie eine Weile, und die Algorithmen geben einen guten Vertrauenswert zurück, und privilegierten Systemen wird Zugriff gewährt.
Im Wesentlichen sind die derzeit vorhandenen binären Authentifizierungsrouten nicht gut Geeignet für Verhaltensbiometrie, aber es gibt vielversprechende Möglichkeiten für eine vertrauensbasierte Authentifizierung.