行为生物识别技术是一种用于计算机系统安全的身份验证形式，通常用于识别具有该人独有的个人习惯或行为的用户。这种形式的身份验证基于通过行为模式跟踪用户，例如他们如何与计算机交互。这些模式可能包括击键动态、鼠标移动、手部和手指姿势、打字速度和其他因素。
行为生物识别是一个使用人工智能和机器学习算法来分析用户行为的研究领域。通过收集和分析用户交互中的数据点，例如用户何时键入、单击的频率、键入的内容以及单击的位置，机器学习模型可以检测与特定个人相关的独特行为。
行为生物识别技术在计算机系统中的首次使用可以追溯到 20 世纪 90 年代初，当时为军事应用开发了一种基于击键动力学的系统。从那时起，通过机器学习算法的进步，该技术得到了进一步发展。该技术现已广泛用于验证计算机、平板电脑和移动电话等一系列设备上的用户活动。
行为生物识别技术的主要优点是能够根据用户的行为识别合法用户，而不是要求用户记住密码或携带物理令牌。此外，由于行为生物识别技术是高度可定制的，因此它能够检测用户行为的细微变化，这些变化可能表明试图获得对系统的未经授权的访问。因此，这种形式的身份验证可以提供高度的安全性。
尽管有很多好处，行为生物识别技术也有一些缺点，例如需要频繁更新识别算法以保持准确性和有效性。此外，该技术的准确性取决于收集的数据量。因此，这种形式的身份验证可能不适合高安全性应用程序。
