华为行为身份认证增量学习技术
案例介绍
项目背景： 行为身份认证技术通过用户与智能设备持续交互过程中的行为特征判别用户身份，可以有效
的解决在静态识别通过后的隐私泄露问题。
技术工作： 通过设计融合特征从用户与智能手机交互过程中的多个传感器数据中细粒度表征个人身份信
息，同时基于蒸馏学习技术将 GBDT 模型蒸馏成深度神经网络，将 GBDT 模型和深度神经网络优点结
合，使得认证模型可以在线更新，从而可以在用户长期使用过程中保证模型精度；后续针对流式时序数
据的特点， 采用 Transformer 模型提取时序特征， 并用 Meta-learning 技术改进在线认证过程。
项目成果： 该项目与 2020 年 11 月份通过华为验收顺利结项。投稿会议（CCF-A 区）文章两篇
（Ubicomp22， Sensys21）
华为行为身份认证增量学习技术
案例介绍
华为行为身份认证增量学习技术
项目背景： 行为身份认证技术通过用户与智能设备持续交互过程中的行为特征判别用户身份，可以有效
的解决在静态识别通过后的隐私泄露问题。
技术工作： 通过设计融合特征从用户与智能手机交互过程中的多个传感器数据中细粒度表征个人身份信
息，同时基于蒸馏学习技术将 GBDT 模型蒸馏成深度神经网络，将 GBDT 模型和深度神经网络优点结
合，使得认证模型可以在线更新，从而可以在用户长期使用过程中保证模型精度；后续针对流式时序数
据的特点， 采用 Transformer 模型提取时序特征， 并用 Meta-learning 技术改进在线认证过程。
项目成果： 该项目与 2020 年 11 月份通过华为验收顺利结项。投稿会议（CCF-A 区）文章两篇
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