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针对单模态身份认证方法存在特征单一容易被伪造和攻破的问题,提出基于用户行为足迹的多模态特征融合隐式身份认证方法。在移动设备中采集用户使用设备时的触摸压力、触摸轨迹、加速度等传感器数据,利用特征选择技术提取触摸屏交互、移动模式、物理位置等特征并对其进行训练与融合,最终通过多模态特征融合模型实现用户身份认证。实验结果表明,该方法采用的特征级融合和决策级融合方式均获得了98%以上的认证准确率,相比单模态身份认证方法更难以被伪造和攻破,且认证准确率更高、稳定性更强。