該論文報(bào)道了利用巨磁彈性效應(yīng)將按鍵時(shí)的機(jī)械壓力轉(zhuǎn)換為電信號(hào)。該傳感器具有廣泛的傳感范圍（35 kPa至600 kPa）和快速的響應(yīng)時(shí)間（約300 ms），能夠記錄和識(shí)別個(gè)人的擊鍵動(dòng)態(tài)。通過與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，這款鍵盤能夠通過固定文本和動(dòng)態(tài)文本輸入進(jìn)行身份驗(yàn)證。它可以準(zhǔn)確地對(duì)八個(gè)字符的固定密碼進(jìn)行身份驗(yàn)證，成功率達(dá)95.3%，并且能夠以100%的準(zhǔn)確率識(shí)別14組雙鍵的動(dòng)態(tài)文本。鑒于其具備的這些能力，自供電柔性智能鍵盤在人工智能、網(wǎng)絡(luò)安全以及計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)的訪問控制等領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。

背景介紹

隨著現(xiàn)代技術(shù)和人工智能的快速發(fā)展，對(duì)信息安全的需求變得比以往任何時(shí)候都更加迫切。信息加密和身份識(shí)別技術(shù)是實(shí)現(xiàn)信息安全的兩種主要方法。其中，通過密碼進(jìn)行身份驗(yàn)證是使用最廣泛的方法。它驗(yàn)證授權(quán)用戶，并作為信息安全的第一道防線。然而，這種傳統(tǒng)方法在面對(duì)不斷變化的網(wǎng)絡(luò)威脅時(shí)有其局限性。利用生物生理學(xué)特征（包括面部識(shí)別和指紋掃描）的識(shí)別方法提供了更高的安全性。然而，對(duì)專用設(shè)備的需求往往限制了它們的廣泛實(shí)施。此外，這些身份驗(yàn)證方法僅在登錄時(shí)進(jìn)行驗(yàn)證，在使用過程中不提供連續(xù)身份驗(yàn)證。因此，需要開發(fā)廣泛可用、成本效益高、侵入性最小且交互性強(qiáng)的身份驗(yàn)證系統(tǒng)，以確保信息安全。

擊鍵動(dòng)力學(xué)研究領(lǐng)域研究行為模式，根據(jù)用戶獨(dú)特的打字屬性來識(shí)別用戶，例如擊鍵持續(xù)時(shí)間、保持時(shí)間、間隔、錯(cuò)誤和力度。擊鍵動(dòng)態(tài)的優(yōu)勢(shì)在于其行為特性，難以模仿，也不一定需要額外的設(shè)備。

圖1：個(gè)性化自供電擊鍵動(dòng)態(tài)柔性智能鍵盤概述

研究出發(fā)點(diǎn)

在這項(xiàng)工作中，我們報(bào)道了一種基于多孔軟磁彈性聚合物的柔性壓力傳感器。該傳感器的工作原理基于最近在軟聚合物系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)的巨大磁彈性效應(yīng)，它通過磁彈性效應(yīng)和電磁感應(yīng)的組合將擊鍵生物力學(xué)活動(dòng)轉(zhuǎn)化為高保真電信號(hào)。可伸縮壓力傳感器的制造過程如圖S1所示。我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)柔性電路，與壓力磁彈性傳感器陣列組裝在一起，以創(chuàng)建一個(gè)自供電的柔性智能鍵盤 （SFIK） 系統(tǒng)；對(duì)于固定文本識(shí)別，SFIK使用機(jī)器學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)和分析不同用戶的輸入時(shí)間和筆觸力度等擊鍵特征，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到95.3%。此外，對(duì)于動(dòng)態(tài)文本識(shí)別，我們選擇了10組雙鍵事件，代表英語中最常見的鍵盤點(diǎn)擊組合，例如 “er”和 “en”。這使得身份認(rèn)證系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)用戶身份的持續(xù)實(shí)時(shí)監(jiān)控，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到100%。固定文本方法在用戶登錄時(shí)提供輔助身份驗(yàn)證，而動(dòng)態(tài)文本方法在登錄后持續(xù)監(jiān)控身份。這種組合不僅保證了信息安全，而且提高了認(rèn)證的準(zhǔn)確性，為數(shù)據(jù)安全提供了重要的方向。因此，這項(xiàng)工作可能會(huì)導(dǎo)致生物識(shí)別系統(tǒng)的重大進(jìn)步，在可穿戴電子設(shè)備、人工智能、網(wǎng)絡(luò)安全和人機(jī)交互。

圖2：磁彈性單元的壓力傳感性能

巨大的磁彈性效應(yīng)能夠?qū)⑹┘拥膽?yīng)力轉(zhuǎn)化為多孔軟磁彈性聚合物內(nèi)的磁場變化。磁通量的這些變化會(huì)產(chǎn)生電信號(hào)。利用這種現(xiàn)象構(gòu)建了柔性壓力傳感器并設(shè)計(jì)了電路，最終將它們連接起來，形成一個(gè)傳感器陣列。與傳統(tǒng)的永磁體不同，這款軟磁彈性傳感器與銅線圈無縫集成，可承受較高壓力（>600 kPa）。在單個(gè)壓縮釋放循環(huán)中，通過銅線圈的磁通量發(fā)生變化，從而產(chǎn)生電動(dòng)勢(shì)。

為了定量評(píng)估壓縮傳感單元的電氣性能，我們測(cè)試了磁彈性單元的壓力傳感性能。在150 kPa施加壓力下，靈敏度達(dá)到1.46 μV/kPa，在高壓范圍（150至550 kPa）下降至0.02 μV/kPa。

文章也測(cè)試了傳感器在壓縮和釋放過程中對(duì)外力的響應(yīng)時(shí)間，這對(duì)于評(píng)估實(shí)時(shí)人機(jī)交互任務(wù)的性能至關(guān)重要。響應(yīng)時(shí)間約為447 ms，恢復(fù)時(shí)間約為223 ms。這使得設(shè)備能夠快速檢測(cè)機(jī)械刺激的變化。器件在機(jī)械循環(huán)過程中的穩(wěn)定性，在大約50 kPa的壓力下經(jīng)過10,000多次壓縮釋放循環(huán)后，傳感器輸出電壓的變化很小，低于2%。

圖3：基于磁彈性智能鍵盤的多維身份認(rèn)證系統(tǒng)的構(gòu)建。

靜態(tài)擊鍵分析被設(shè)計(jì)為基于固定文本輸入（例如在系統(tǒng)登錄期間組合帳戶和密碼）執(zhí)行評(píng)估，以促進(jìn)雙因素身份驗(yàn)證。該傳感器由柔性材料制成可壓縮結(jié)構(gòu)，可集成到壓力傳感器陣列中。我們?cè)O(shè)計(jì)了這個(gè)傳感器陣列來創(chuàng)建一個(gè)SFIK，包含集成電路。這種設(shè)計(jì)可以在整個(gè)打字過程中識(shí)別特定的字母和單個(gè)按鍵。SFIK鍵盤兼容標(biāo)準(zhǔn)通用串行總線接口和藍(lán)牙連接。這款鍵盤也是我們專有身份認(rèn)證系統(tǒng)的一部分，它允許實(shí)時(shí)輸入和即時(shí)反饋，顯著改善了用戶體驗(yàn)。該軟件兼容運(yùn)行Windows操作系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)。

按下單個(gè)鍵的作分為“press”和 “bounce”過程。系統(tǒng)生成一條時(shí)間-電流信號(hào)曲線，該曲線表示從多個(gè)數(shù)據(jù)維度得出的綜合結(jié)果，包括擊鍵頻率、擊鍵力度和擊鍵之間的間隔。鍵入條件的任何更改都將直接影響此輸出的形狀。在擊鍵時(shí)，使用各種信號(hào)處理技術(shù)（如降噪、基線消除和峰值檢測(cè)）來提取特征，例如鍵入延遲（D）、保持時(shí)間（H）、信號(hào)振幅（A）和鍵力。這些功能源自不同人使用鍵盤產(chǎn)生的電信號(hào)，并經(jīng)過動(dòng)態(tài)記錄和分析。鍵入條件的任何更改都將直接影響此輸出的形狀。

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)用于根據(jù)收集的特征進(jìn)一步分析和區(qū)分鍵盤用戶。應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)篩選SFIK收集的時(shí)域數(shù)據(jù)，突出鍵盤用戶之間的明顯差異。但是，直接時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析在時(shí)間和內(nèi)存方面都是計(jì)算密集型的。因此，通過機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行有效的特征提取需要確定對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性影響最大的特征，例如最大值和最小值、范圍、波峰和波谷之間的間隔等。概述了使用SFIK基于固定文本輸入進(jìn)行識(shí)別的 機(jī)器學(xué)習(xí)過程，從已知個(gè)人輸入的數(shù)據(jù)預(yù)處理開始，然后是用于特征提取的主成分分析。這個(gè)過程導(dǎo)致數(shù)據(jù)維度的降低，消除冗余信息，提取關(guān)鍵特征，并提高我們對(duì)數(shù)據(jù)的理解和分析。然后，我們繼續(xù)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，根據(jù)訓(xùn)練樣本使用特征工程對(duì)其進(jìn)行定制。隨著訓(xùn)練迭代的進(jìn)行，機(jī)器學(xué)習(xí)模型穩(wěn)步獲得更高的分類準(zhǔn)確性，使其能夠?qū)崿F(xiàn)固定長度文本的身份驗(yàn)證。兩個(gè)通道（傳感器計(jì)數(shù)）準(zhǔn)確率僅為73%。但是，隨著通道數(shù)的增加，準(zhǔn)確性也會(huì)增加。使用由8個(gè)字母和數(shù)字組成的固定文本，讓人聯(lián)想到標(biāo)準(zhǔn)密碼，將準(zhǔn)確率提高到95.3%。

為了探索將靈活鍵盤與ML集成以進(jìn)行用戶識(shí)別的實(shí)際可行性，我們開發(fā)了一個(gè)身份驗(yàn)證系統(tǒng)。我們使用來自不同參與者的數(shù)據(jù)進(jìn)行了多次實(shí)驗(yàn)，將不同的數(shù)據(jù)集輸入到經(jīng)過訓(xùn)練的ML模型中。但是，所有嘗試都未能成功進(jìn)行身份驗(yàn)證。

圖4：用于多維身份驗(yàn)證的個(gè)性化擊鍵動(dòng)力學(xué)

僅通過單個(gè)登錄事件無法實(shí)現(xiàn)持續(xù)身份監(jiān)控。因此，需要持續(xù)的身份驗(yàn)證技術(shù)來實(shí)時(shí)保護(hù)系統(tǒng)安全，并防止用戶在使用過程中未經(jīng)授權(quán)的更改。針對(duì)傳統(tǒng)認(rèn)證方式帶來的挑戰(zhàn)，我們?cè)O(shè)計(jì)了基于動(dòng)態(tài)文本擊鍵特性的身份驗(yàn)證技術(shù)，持續(xù)實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶身份。由于用戶的輸入會(huì)隨時(shí)間變化，因此固定文本擊鍵特征提取方法是不切實(shí)際的。在基于動(dòng)態(tài)文本的擊鍵身份驗(yàn)證期間，用戶鍵入輸入的不規(guī)則性會(huì)導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)。為了獲得實(shí)驗(yàn)所需的數(shù)據(jù)，我們邀請(qǐng)了10名用戶參與數(shù)據(jù)收集，每人輸入不同類型的文本，大約700到900個(gè)單詞。為了提高數(shù)據(jù)處理效率并減少數(shù)據(jù)量，我們選擇了英文中頻率最高的10個(gè)雙鍵條目：“er”、“th”、“in”、“an”、“en”、“he”、“re”、“on”、“at”和“ed”。從中，我們提取了雙鍵特征，如打字延遲（D）、保持時(shí)間（H）、總觸摸時(shí)間（T） 和信號(hào)幅度（A）。

我們開發(fā)了一個(gè)動(dòng)態(tài)文本預(yù)測(cè)投票系統(tǒng)，以方便在使用過程中進(jìn)行身份驗(yàn)證。在分析數(shù)據(jù)后，因?yàn)橛脩魣?zhí)行高頻雙鍵的熟練程度很高，我們確定延遲時(shí)間應(yīng)該短（<0.5 s）。如果兩個(gè)相鄰的?key?組成雙鍵組合，我們選擇間隔時(shí)間小于?500 ms?的輸入。在為?10?種雙鍵數(shù)據(jù)選擇并提取特征后，我們?cè)谔卣骶仃嚭蜆?biāo)簽之間建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型，不斷迭代創(chuàng)建信任模型。然后我們得到了?10?個(gè)雙鍵的混淆矩陣。通過選擇雙鍵輸入（兩個(gè)通道）來提取擊鍵特征，最終準(zhǔn)確率僅在?60%?到?85%?之間。然后，我們將投票結(jié)果與用戶身份進(jìn)行比較，以確定身份驗(yàn)證是否成功。在投票系統(tǒng)中，我們探討了不同文本長度和雙鍵條目類型對(duì)準(zhǔn)確性的影響。具有?6?個(gè)雙鍵長度和?3?種雙鍵類型的文本的混淆矩陣，其中準(zhǔn)確率僅為?78.5%。然而，隨著文本長度的增加，投票系統(tǒng)的準(zhǔn)確性也顯著提高。14?個(gè)雙鍵長度和?10?種雙鍵事件的文本準(zhǔn)確率達(dá)到?100%。

總結(jié)與展望

我們通過將巨大的磁彈性效應(yīng)與軟系統(tǒng)中的磁感應(yīng)相結(jié)合，開發(fā)了一種創(chuàng)新的SFIK。SFIK由一個(gè)基于使用磁彈性軟復(fù)合材料的傳感器類型的壓力傳感器陣列組成，具有一系列創(chuàng)新特性：高靈敏度、高壓下性能穩(wěn)定、成本低、采用現(xiàn)成的原材料構(gòu)建以及自供電功能。與其他身份驗(yàn)證系統(tǒng)相比，SFIK擅長使用擊鍵動(dòng)態(tài)來識(shí)別用戶鍵入時(shí)的個(gè)人特征。

已經(jīng)實(shí)施了雙模式身份驗(yàn)證系統(tǒng)，能夠通過固定文本和動(dòng)態(tài)文本分析來驗(yàn)證身份。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了95.3%的固定文本登錄身份驗(yàn)證準(zhǔn)確率。對(duì)于動(dòng)態(tài)文本，我們引入了一個(gè)長文本身份驗(yàn)證系統(tǒng)，該系統(tǒng)側(cè)重于雙鍵事件，即英語中最常發(fā)生的連續(xù)擊鍵。借助ML技術(shù)，該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)100%對(duì)包含14組雙鍵的長文本條目的身份識(shí)別準(zhǔn)確率，從而顯著降低與密碼泄露相關(guān)的安全風(fēng)險(xiǎn)。

事實(shí)證明，這種方法比基于指紋的身份驗(yàn)證更可靠，后者可以輕松復(fù)制。與在登錄時(shí)僅提供輔助身份驗(yàn)證的指紋系統(tǒng)不同，我們的方法會(huì)持續(xù)監(jiān)控動(dòng)態(tài)文本，以便在鍵盤使用期間驗(yàn)證用戶身份。將這兩種認(rèn)證方式相結(jié)合，不僅可以增強(qiáng)信息安全性，還可以提高認(rèn)證準(zhǔn)確性，為數(shù)據(jù)安全提供重要方向。

鑒于其出色的特性、機(jī)械靈活性、自供電傳感、經(jīng)濟(jì)性和高精度，SFIK在可穿戴生物電子學(xué)、人工智能、網(wǎng)絡(luò)安全和人機(jī)交互方面具有廣闊的應(yīng)用前景。SFIK通過其對(duì)擊鍵動(dòng)力學(xué)的創(chuàng)新應(yīng)用而脫穎而出，為各種用例提供了一種有前途的技術(shù)。但是，擴(kuò)展此系統(tǒng)以用于實(shí)際實(shí)施會(huì)帶來一些挑戰(zhàn)。一個(gè)重要問題是難以跨不同設(shè)備和用戶界面收集一致且準(zhǔn)確的擊鍵數(shù)據(jù)。此外，在管理敏感的擊鍵信息時(shí)，優(yōu)先考慮用戶隱私和安全也至關(guān)重要。有效應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)對(duì)于SFIK在實(shí)際場景中的成功部署和廣泛采用至關(guān)重要。

審核編輯 黃宇