แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Behavioral authentication using activity-based model segregation in convolutional neural networks for mobile sensor data

Organization : Chiang Mai University. Faculty of Science
Email : thapanapong.r@cmu.ac.th

Organization : Chiang Mai University. Faculty of Science
Email : saksinkarn_p@cmu.ac.th

Organization : The University of Tokyo Graduate School of Information Science and Technology
Email : ochiai@elab.ic.i.u-tokyo.ac.jp
keyword: Human Activity Recognition
LCSH: Authentication
; Mobile Sensor
LCSH: Neural networks (Computer science)
Abstract: This study explores user authentication through Convolutional Neural Networks (CNN) on mobile sensor data, aiming to enhance security in mobile computing. We utilized the MobiAct dataset to authenticate individuals based on behavioral patterns captured by smartphone sensors. Our approach compares different data segmentation strategies, focusing on the impact of window size and sliding step on four performance metrics: accuracy, precision, recall, and F1-score. Results demonstrate that larger window sizes generally lead to increased accuracy. We examine the implications of activity-based model segregation, leading to improvements in precision and overall model stability. We also confirm that walking is most suitable activity in identifying individual. This research contributes to the growing field of behavioral-based user authentication, showcasing the potential of using inherent motion sensor data in smartphones for creating more personalized and secure user experiences
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2024
Modified: 2025-05-22
Issued: 2025-05-22
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Thailand Section (IEEE Computer Society Thailand Chapter) and Prince of Songkla University. College of Computing. The 21st International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE 2024)) (pp.146-152). Phuket : Prince of Songkla University
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 JCSSE 2024pp.146-152.pdf 1.6 MB
ใช้เวลา
0.037116 วินาที

Thapanapong Rukkanchanunt
Title Contributor Type
Behavioral authentication using activity-based model segregation in convolutional neural networks for mobile sensor data
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Thapanapong Rukkanchanunt;Saksinkarn Petchkuljinda;Ochiai, Hideya

บทความ/Article
Saksinkarn Petchkuljinda
Title Contributor Type
Behavioral authentication using activity-based model segregation in convolutional neural networks for mobile sensor data
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Thapanapong Rukkanchanunt;Saksinkarn Petchkuljinda;Ochiai, Hideya

บทความ/Article
Ochiai, Hideya
Title Contributor Type
Behavioral authentication using activity-based model segregation in convolutional neural networks for mobile sensor data
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Thapanapong Rukkanchanunt;Saksinkarn Petchkuljinda;Ochiai, Hideya

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 0
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 4,663
รวม 4,663 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 126,331 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 2,929 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 10 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 1 ครั้ง
รวม 129,271 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.189