BB-MAS Multi-modal Behavioral Biometrics Dataset
Informacje podstawowe
- Nazwa: BB-MAS (Behavioral Biometrics - Multiple Modalities on Same subjects)
- Alias: Belman et al. dataset
- Dziedzina: Behavioral Biometrics, Multi-modal Authentication, Cybersecurity
- Typ: Multi-modal behavioral data (typing, gait, mouse, swipe)
Źródło
- Paper: Belman et al. [19] - “Insights from BB-MAS: A Large Dataset for Typing, Gait and Swipes of the Same Person on Desktop, Tablet and Phone”
- Organizacja: Research team
- Rok: 2019
- Dostęp: Na żądanie
Charakterystyka
- Rozmiar: Unknown for mouse data specifically
- Liczba Uczestników: 117 subjects
- Modalności: Typing, Gait, Mouse dynamics, Swipe dynamics
- Typ Zbioru: Fixed static sequence of actions
- Urządzenia: Desktop, Tablet, Phone
- Licencja: Na żądanie
Opis
BB-MAS to jeden z niewielu dataset’ów zawierających wiele modalności behawioralnych od tych samych uczestników. Dataset zawiera równocześnie zebrane dane dotyczące dynamiki pisania (keystroke dynamics), chodu (gait), dynamiki myszy (mouse dynamics) i gestów dotykowych (swipe dynamics) na różnych urządzeniach (desktop, tablet, telefon).
Ta multimodalna natura czyni BB-MAS niezwykle wartościowym dla badań nad fuzją wielomodalną (multi-modal fusion) i zrozumieniem, które modalności behawioralne są najbardziej dyskryminacyjne dla autentykacji użytkownika. Możliwość porównywania behawioralnych cech między typami urządzeń jest również cennym aspektem tego dataset’u.
Dataset zmuszony jest do wykonania stałych sekwencji akcji (fixed static sequence), co zapewnia kontrolę i porównywalność między uczestnikami, choć jest mniej reprezentatywny dla rzeczywistego użytkowania.
Zastosowania
- Multi-modal behavioral biometrics research
- Fusion technique evaluation
- Cross-device behavioral analysis
- Comparison of different behavioral modalities
- User authentication on multiple device types
- Understanding behavioral biometric relationships
Używany w publikacjach
- Mouse Dynamics Behavioral Biometrics: A Survey - Mentioned as multi-modal large dataset with mouse component; valuable for multi-modal authentication studies
Benchmarki
| Model | Metric | Performance | Rok | Publikacja |
|---|---|---|---|---|
| Multi-modal | - | Not specified for mouse | 2019 | Belman et al. [19] |
Uwagi
- Unikalna kombinacja wielu modalności od tych samych użytkowników
- Umożliwia bezpośrednie porównanie efektywności różnych modalności
- Dane dla myszy nie są wyraźnie opisane w abstrakcie
- Fixed static sequence zmniejsza naturalność lecz zwiększa kontrolę
- Dużo uczestników (117) lepsze dla generalizacji
- Cross-device perspective jest cennym aspektem
- Wymaga kontaktu z autorami
Tagi
dataset behavioral-biometrics multi-modal mouse-dynamics keystroke-dynamics gait cross-device