【摘要】个人击键节奏模式具有很难被模仿的特点并可以用于身份认证。根据个人自由文本输入时的击键数据可以学习到个人独有的击键模式。基于对用户自由文本击键输入的检测,能够在不影响用户输入的情况下完成对用户身份的持续认证。该文提出将整体击键数据划分成固定长度的击键序列,并且根据击键的时间特征将击键序列中的击键时间数据转化成击键向量。使用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)加循环神经网络(recurrent neural networks,RNN)的模型进行个人击键向量序列进行学习,用于身份认证。结果表明:模型使用公开数据集进行实验获得最优拒真率(false rejection rate,FRR)为1.95%,容假率(false acceptance rate,FAR)为4.12%,相等错误率(equal error rate,EER)为3.04%。