摘要：在当今的信息时代，我们通常以远程信息处理的方式访问个人和专业信息，例如银行帐户数据或私人文件。为了确保这些信息的隐私，应准确开发用户身份验证系统。在这项工作中，我们专注于生物特征认证，因为它取决于用户的固有特征，因此可以提供个性化的身份验证系统。具体而言，我们提出了一种基于心电图 (EEG) 的用户身份验证系统，该系统采用单类和多类机器学习分类器。从这个意义上讲，本文的主要创新之处在于引入了孤立森林和局部异常因子分类器作为用户身份验证的新工具，并研究了它们与 EEG 数据的适用性。此外，我们确定了对身份验证贡献较大的 EEG 通道和脑电波，并将它们与传统的降维技术、主成分分析和 χ 2 统计检验进行了比较。在我们的最终提案中，我们详细阐述了一种使用孤立森林和随机森林分类器的抵抗随机伪造攻击的混合系统，最终获得 82.3% 的准确率、91.1% 的精确率和 75.3% 的召回率。