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第八届网络网络安全会议
Christophe Rosenberger 于 1999 年获得雷恩第一大学信息技术博士学位。1996 年至 1999 年间，他在 Lannion 的 ENSSAT 完成了博士论文，研究方向为高光谱图像处理。2000 年，他以副教授身份加入布尔日的 ENSI de Bourges 工程学院（现为 INSA Centre Val de Loire）。2007 年，他以全职教授身份加入卡昂的 ENSICAEN 工程学院。他实际上是 GREYC 研究实验室的主任，该实验室由 180 名成员组成。他属于 GREYC 研究实验室的 SAFE（安全、架构、取证、生物识别）研究小组。他目前的工作重点是网络安全领域，特别是生物识别（击键动力学、软生物识别、生物识别系统评估、指纹质量评估……）和数字取证方面的研究活动。他撰写或合作撰写了 200 多篇国际出版物，并共同指导了 25 篇博士论文。
Irina Gaynanova
• IMS Thelma and Marvin Zelen Emerging Women Leaders in Data Science Award 2025 • Elected member, International Statistical Institute 2024 • NSF CAREER Award 2021 • Dr. Judith Edmiston Mentoring Award, College of Science, Texas A&M University 2021 • DeBakey Executive Research Leadership Certification, Texas A&M University 2021 • David P. Byar Young Investigator Award, ASA Biometrics Section 2018 • Cornelia YE杰出助教奖，康奈尔大学2014年•教育企业机会奖，2009年•出国学习奖学金，德国慕尼黑技术大学2007年
行为生物识别系统的性能和安全评估
1背景：行为生物识别系统的认证6 1.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.2动机和生物识别技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.2.1动机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 1.2.2生物识别技术。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。8 1.2.2生物识别技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.2.2.1注册，验证和标识。。。。。。。。。9 1.2.2.2生物识别系统的体系结构。。。。。。。。。。。。。。11 1.3生物识别系统的评估：常规方法。。。。。。。。。。。。。。。12 1.4 Fido对生物识别认证的看法是什么？。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.4.1 FIDO生物识别认证。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.4.2 FIDO认证标准的一般概述。。。。。。。。。。。。17 1.4.2.1性能测量。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 1.4.2.2演示攻击检测。。。。。。。。。。。。。。。。18 1.5标准ISO/IEC 39794-17对行为生物识别技术说了什么？。18
IQ-AI 年度报告 2019-12-31
运营报告 - Michael Schmainda 2019 年，IQ-AI 的运营子公司 Imaging Biometrics, LLC 和 Stone Checker Software Limited 继续努力增加现有产品的销售额并加速新技术的开发。我们通过直销和独立分销商相结合的方式销售和服务产品，并特别通过我们已建立的合作伙伴关系和销售渠道加大了我们的努力。虽然我们的主要重点是为临床医生提供经过验证的解决方案以协助他们治疗各种疾病，但我们也积极为研究人员和其他需要协助开发和商业化自己产品的公司提供转化服务。我们现有的产品平台和我们在产品开发方面的投资相结合，使我们为激动人心的 2020 年做好了充分的准备。
Dyfyniad o'r fersiwn a gyhoeddwyd / 已发布版本的引用 (APA)：McStay，A. (2020)。情感人工智能、软生物识别和情感生活的监控：关于隐私的不同寻常的共识。大数据与社会，7 (1)。https://doi.org/10.1177/2053951720904386
摘要 到 2020 年代初，情感人工智能 (emotional AI) 将越来越多地出现在日常物品和实践中，例如助手、汽车、游戏、手机、可穿戴设备、玩具、营销、保险、警务、教育和边境管制。人们还对使用这些技术来规范和优化空间的情感体验有着浓厚的兴趣，例如工作场所、医院、监狱、教室、旅行基础设施、餐馆、零售店和连锁店。开发人员经常声称他们的应用程序不会识别人员。从表面上看，本文要问的是，无法识别个人的情感 AI 实践会对隐私产生什么影响？为了调查对软性非识别情感 AI 的隐私观点，本文借鉴了以下内容：对情绪检测行业、法律界、政策制定者、监管机构和对隐私感兴趣的非政府组织进行的 100 多次访谈；与利益相关者一起举办的研讨会，旨在设计使用情绪数据的道德准则；对 2068 名英国公民进行的关于情绪捕捉技术的感受的调查。研究发现，社会利益相关者对隐私需求的共识很弱，这是由不同的利益和动机所驱动的。鉴于这种共识很弱，研究得出结论，社会上就隐私和情绪数据使用达成实践原则共识的机会有限。
Yris Brice Wandji Piugie、Joël Di Manno、Christophe Rosenberger、Christophe Charrier。人工智能如何用于行为识别？2021 年网络世界国际会议 (CW)，2021 年 9 月，法国卡昂。�hal-03281104�
摘要 — 如今，用户与计算机系统交互。行为生物识别包括分析用户交互以进行识别和验证应用程序。这种方法对于增强安全性和改善用户体验非常有用，并且还涉及许多隐私问题。在本文中，我们解决了考虑用户行为的用户识别问题。经典机器学习方法对此类数据的效率如何？深度学习方法呢？我们在两种行为模式上说明了这项工作，即使用智能手机的人类活动和笔记本电脑上的击键动态。由于大多数行为生物识别模式的准确率低于形态学模式，我们考虑了两种可以表示为时间序列的这些模式的方法：经典机器学习和深度学习技术。我们打算表明，许多算法可以在不同模式下获得非常好的性能，而无需对所考虑的模式进行任何特定的调整。通过这种比较分析，我们可以表明行为生物识别技术可用于安全应用（即谁在访问公司信息系统），但可能会引起隐私问题，因为用户在浏览互联网时可能会被识别。
对智能手机安全可用用户身份验证的定量风险估计方法的调查
摘要：移动用户身份验证是第一线防御线，在声称的移动用户身份中确立信心，通常是允许在移动设备中访问资源的先决条件。nist指出，密码方案和/或生物识别技术包括移动设备的最传统的用户身份验证机制。尽管如此，最近的研究指出，如今基于密码的用户身份验证在安全性和可用性方面施加了一些限制。因此，对于移动用户而言，它不再被认为是安全和方便的。这些限制强调了开发和实施更安全和可用的用户身份验证方法的需求。另外，基于生物识别的用户身份验证已成为提高移动安全性而无需牺牲可用性的有希望的解决方案。此类别涵盖了利用人类身体特征（生理生物识别技术）或无意识行为（行为生物识别）的方法。尤其是基于风险的连续用户身份验证，依靠行为生物识别技术，似乎有可能在不牺牲可用性的情况下提高身份验证的可靠性。在这种情况下，我们首先介绍基于风险的连续用户身份验证，依赖于移动设备上的行为生物识别技术。此外，我们介绍了文献中现有的定量风险估计方法（QREA）的广泛概述。我们的主要发现在手稿末尾的表中总结了。我们不仅是针对移动设备上的基于风险的用户身份验证，还针对其他安全应用程序，例如Web/Cloud Services中的用户身份验证，入侵检测系统等，这些应用程序可能在基于风险的智能手机的连续用户身份验证解决方案中被采用。这项研究的目标是为研究和开发适当的定量风险估计方法组织研究工作的基础，以开发基于风险的智能手机连续用户身份验证解决方案。审查的定量风险估计方法已分为以下五个主要类别：（i）概率方法，（ii）基于机器学习的方法，（iii）模糊逻辑模型，（iv）基于非图形的模型，以及（v）Monte Carlo Simulation模型。