(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーのタイピング行動に関する少なくとも１つの特徴パラメータベクトルがキーボードにおいての現今の観測結果から得られ、前記特徴パラメータベクトルがデータ処理装置に記憶された参照パターンから得られる特徴パラメータベクトルと比較されるキーボード操作でアルファベット文字を生み出すデータ処理装置のユーザー識別を確認する方法において、下記のａ〜ｅ
ａ）選択オプションを有するキーの中からユーザーが選択したもの、
ｂ）キープレスのロールオーバーの発生、
ｃ）タイプされた文字列の長さと関係がある、タイピングエラーの発生及び頻度、
ｄ）ユーザーが通常のタイプの流れに入る前の、タイプの中断後の開始相でのタイピング行動、
ｅ）ユーザーが頻繁に入力する個人の語及びキーの連続である、定型の発生
のうちの少なくとも何れかを評価することによって、
入力される一連の文字とは別個に、特徴パラメータが、操作キーの選択に関する観測結果に関連した一連の操作キーの押し又は離しの行動の連続から確認されることを特徴とする、キーボード操作でアルファベット文字を生み出すデータ処理装置のユーザー識別確認方法。
【請求項２】
観測結果に加え、イベント又は行動の瞬間が測定パラメータとして記録されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
観測結果に加え、キー圧力が測定パラメータとして記録されることを特徴とする、請求項１又は２のいずれかに記載の方法。
【請求項４】
タイピング行動を反映する特徴パラメータが観測フィールド及び／又は測定パラメータから計算されることを特徴とする、請求項１乃至３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
観測結果に加え、測定パラメータとしてキーのストローク時間が記録されることを特徴とする、請求項１乃至４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
複数の相異なる特徴的パラメータが、特徴パラメータベクトルにおいて重み付けをした関係で組合わせられることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
参照パターンが所定のアルファベットの一連をタイピングすることにより生み出されることを特徴とする、請求項１乃至６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
参照パターンが予め決められていないアルファベットの一連を自由にタイピングすることにより生み出されることを特徴とする、請求項１乃至６のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
参照パターンが入力中に連続的にアップデートされることを特徴とする、請求項１乃至８のいずれかに記載の方法。
【発明の詳細な説明】
問題の記述
コンピュータに記憶されたデータへの権限なきアクセス、コンピュータプログラムの許可なき使用、オンラインサービスでアクセスする際、又はインタラクティブテレビに関しての不確実な識別チェック又は識別チェック欠如、磁気ストリップ又はチップの銀行カードの不正使用、創作者によりコンピュータ上に創られたデータ対象を立証可能に組込めないことは、大きな経済的及び社会的損失であり損傷である。建物内の保護域へのアクセスについても同じことが当てはまる。従って、コンピュータでのユーザー識別は非常に需要である。
ほとんど大抵の場合、同意されたコードワード（パスワード、個人認識番号、ユーザー番号等）をユーザーが入力しなければならない。これ以降、そのコードワードを常にパスワードとして言及する。そのワードが正しければ、ユーザーが当該人物であるとシステムに認識される。それによって達成できる保護は、パスワードが守秘されていること、推測不可能であることに掛かっている。
容易に推測できないようにするには、パスワードはかなり複雑でなければならず、又、頻繁に変更しなければならない。しかしながら、それではユーザー側には不本意である。というのも、記憶に頼ることになるか又は、どこかに記録しておくなら、その記録を容易にアクセスでき且つ他人にはアクセスできないように管理することになるからである。
これに必要な管理は仕事場では欠けがちである。実経験では、パスワードの１００％守秘が不可能だとわかっている。このことは私企業にも同様に当てはまる。Emnid協会が１９９５年に行った調査では、全ドイツ世帯の１０％以上で、磁気ストリップ又はチップのＰＩＮ（personal identification number:個人識別番号）が家族の２人以上に知られていることが明らかになった。
加えて、パスワードはせいぜいその入力時の間しかユーザー識別として働かない。その後にユーザーはコンピュータシステムに認識されることなく変更ができる。又、ユーザーを強要又は騙すことによる、ユーザーの意思に反したパスワードの利用もあり得る。
総体的に、パスワード保護では安全要件が充分に満たされない。それは実行性を欠くからであり、守秘レベルが不充分であり、チェック作業が一瞬にしか関していないからである。
現今のユーザー識別システムは、指紋、網膜、声等の、著しく生物測定的な特徴で働く。しかしながら、それらは特殊な欠点も持っているので、適所にしか使われない。
目的
本発明の目的は、既知のシステムに比べて次のような利点を有する個人認識システムを展開することである。
それは
*  個人自身が知らないので、パスワード保護のような秘密漏洩が生じる虞がない、
*  極端なハイコストでしか模倣できない、
*  永久的なユーザー認識ができる、
*  高レベルの認識保障（高レベルの個人示差性）が保証されることである。
先端技術
本セクションでは、現今の先端技術がどうなっているか、どのような新規のアイデアがここに述べるシステムの基礎となっているかを略式な用語で論じるのみである。相違について、より密な考察は、後の「先端技術に対する相違の更に正確な記述」という表題のセクションに見出される。
タイピング動学(typing dynamics)の方法
タイピング行動を参照してキーボードユーザーを認識もする多数のシステムが以前から既に公知である。ここで述べるアプローチに最も近い方法は、エス・ジェイ・シェファード(S J Shepherd)により１９９５年（「保障・保護ヨーロッパ大会」会議会報第４０８号、ロンドン、電子技術者学会、１９９５年、１１１〜１１４頁）から発している。それはタイピング動学とキー圧力を基としている。前者は、個々のキーの移行時間とキーストローク時間、並びにタイピング率及びエラー頻度という個々の面へと分けられる。
欠点
プログラムがミュンヘン工業大学で開発されて、上記方法により作動する（バートマン、ディーター:「タイピング行動の分析によるキーボードユーザーの識別」、学術論文、ミュンヘン工業大学情報技術学会、１９９５）。詳細且つ広範な実験により、この方法が充分選択的でないことが判明した。２つのエラー率「偽り拒絶」と「偽り受入」(‘false rejection’and‘false acceptance’)が高すぎて実用的でない。プログラムは上記刊行物で提案のよりもはるかに良い統計学的方法を利用した。
選択性が悪い主な理由：
１．個人のタイピング動学が激しく変動する。それらはその日その日の物理的状態及びその他の外因的影響に左右される。偽り拒絶率を受容可能値以下に保つためにはプログラムはこれらの変動を許容せねばならない。その結果、その方法は選択性が本質的に損なわれる。
２．商業的に入手可能なキーボードは時間分析能が非常に粗い。従って、本質的な情報量が失われる位、大幅に、測定した移行時間が丸められてしまう。速くタイピングする人の場合、時間分析能は移行時間分布の標準偏差の大きさ程である。
先端技術を考慮しての目的
タイピング動学の他にも、見出すべき追加の個人特徴的な特徴があり、それらは本質的に、より経時的安全性を保つ。
アイデア
ユーザー識別には、時間に依存しない特徴を利用すべきである。それは、キーボードが時間分析能を欠く問題が生じないという利点を有する。
以下が、時間に依存しない特徴として利用される。
*  ユーザーの当惑、混乱の傾向。このことは、特に、第１が終わる前に第２のキーストロークが起きる（いわゆる、ロールオーバー又はオーバーテイキング（以下を参照のこと））ことにより表現される。これはタイピングエラーを伴わず、画面に見えるわけでもない。この行動は非常に根本的であることが判明している。
*  複数キーが利用可能な場合の選択行動（主にシフトキーの利用）。この行動は、個人がキーボードでタイプを打つために学んだ仕方及び個人がタイプするのに用いるハンドポジション（例えば、母指球を机に載せる）により決定的に影響される。この特徴も非常に一定している。
*  加えてその他の、例えば文字逆転頻度（以下参照のこと）等の、時間に依存しない特徴。
実データによる実験では、これらの個人特徴的な特徴を巧みに利用して偽り受入率を1/1000よりはるかに低く抑えることができた。その処理では、100,000以上ものストローク試行を行った。
明記した理由により、ここに記した請求の範囲は先端技術をはるかに凌いでいる。
解決策
応用範囲
根本的なアイデアは、１つには、各個人がその個人特有で特徴的なタイピングの仕方を有することであり、１つには、タイピング行動を技術装置で測定・分析できることである。
上述のアイデアを安定した仕方で実行する方法には、かなりの数の用途の可能性が考えられ得る。
*  入場／アクセスをモニターする等における識別チェック
人が、保護領域に入ろうとする又は保護システムにアクセスしようとする場合、その人はその人のパスワードで自分自身であることをモニターシステムに告知しなければならない。そのとき、その人は所定の特徴を示すことにより自分の身元を明らかにしなければならない。即ち、その人は、特定の識別又はパスワードで自分が実際にその人であることをシステムに納得させねばならない。現在通常に行われている、その目的の手続きは、パスワード又はＰＩＮの入力、指紋、網膜、声又は顔分析、人物に関した物(チップカード／磁気カード／キー／...)のチェックである。個人のタイピング行動の分析を含む、ここで挙げた識別は、以前の手続きを補い得る又は置き換わり得る。
*  電子的に造られた書類の確証
誰かがキーボードを用い書類を造れば、書類作成手続き全体の中でその人のタイピング行動も記録できる。それらの測定データ全てを書類と共に分離不可且つ偽造不可で記憶させれば、それにより、タイピングをした人の識別が書類に直接リンクされることとなる。従って、そのような書類が実際には誰から発しているのかをいつでもチェックできる。
*  キーボードユーザー識別の進行中チェック
多数のシステムでは、システム操作中にキーボード入力が繰り返し生じる。例えば、従来のコンピュータを用いるとき、コマンド、文等を一部はキーボードを用いて入力しなければならない。そのような場合、タイピング行動を連続的に分析でき、従って、ユーザー識別を連続的にチェックできる。そのようにして、システムに現在ログオンしている人の不在中に別の人が権限のないアクセスをすることの認識・防止が可能である。
*  権限なく操作する人の識別
別人の識別のもとで権限なくシステムにログオンしようとすれば、システムは（もしハッカー行為を認識すれば）タイピング行動の分析によりハッカーの本当の識別を見つけ出そうとすることができる。
*  ...
ここで且つこれ以降でも繰り返し使われる、「キーボード」という語は単に従来のコンピュータキーボードに関しているのではない。逆に、その語は、人が１以上のキーを押すことにより又は１以上のキー域に触れることにより入力を行うユニットを非常に広範囲に指すのに使われる。
導入的例
タイピング行動の測定及び分析の方法学を以下詳細に説明する。これは以下の使用例を参照することにより行う。手続き全体は全てのその他可能な用途及び基礎をなすシステムに容易に移すことができる。
例
コンピュータシステムは、少なくともそして特にキーボードを使ってシステムに入力する多数の人により使われる。システムを操作できるようにするには、操作する人が識別のもとにシステムにログオンしなければならない。各人に正確に割り当てられている識別には、ユーザーの各権利もリンクされている。識別入力後、ユーザーはシステムに対し自身を識別しなければならない。それは「タイピング行動」という個人特徴的な特徴により行われる。
学習手続き
そのようにしてシステムが個々のユーザーを識別できるようにするには、システムはまず最初に種々の個人の型に慣れていなければならない。それはいわゆる学習相で行われ、我々の例では次のようにして行われる。
システムにより識別済みであり適切な資格を有している人が、システムに指示し、所与のユーザーＸのタイピング行動を学習する。そのためには、ユーザーＸは比較的長文（一般に、数段落の長さ）をタイプし、それがシステムにより画面に出力される。その場合、システムは適当な測定作業を行い、観測結果を以下に述べる仕方で最終的に評価する。従って、システムはＸに典型的な参照パターンを獲得する。それにより、以降の認識手続きではそのユーザーは、その人のタイピング行動をもとにシステムにより繰り返し識別されることができる。参照パターンは人物Ｘの識別に関してシステムにより永久的に記憶される。従って、全てのユーザーの学習手続きが完了すれば、システムは各々の識別用に、正確な、より明細には対応ユーザーの、参照パターンを有する。
識別
システムにログオンするときには常に、ユーザーＹは既述したようにシステムに対し自身を識別しなければならない。ここに述べた例では、それは次のようにして行われる。
ユーザーＹがログオンしようとするシステムに識別を入力した後、そのユーザーＹは、画面に示される短文（一般に数行の長さ）をタイピングすることを要求される。その場合、システムは適宜の測定作業を再び行う。次いでシステムはそのようにして得られた観測結果を、ユーザーＹにより与えられた識別の参照パターンＭと比較し、その比較に基づいて次の２つの可能な決定のいずれかを行う。即ち、観測されたばかりのタイピング行動と参照パターンＭで記憶された行動との間に明らかな同一性があれば、Ｙは所与の識別に関する人物であるとしてシステムに識別される。そうでない場合、システムはログオン手続きを中断する。
一般論
ここに述べた例は、「タイピング行動を参照して人物を識別する」という基礎アイデアを実行する、多数の考え得る可能性のうちの非常に簡単な１つを示したに過ぎない。特に、学習手続きや識別作業は、多くの点で改変できる。例えば、次のような改変例を考えつくことができる。
*  予め全く決められていない又は一部しか決められていない文：残りはユーザーが自由文としてタイプしなければならない
*  学習手続きを複数「回」に分ける
*  全てのキーボード入力に関する進行中の測定作業及び、それに関してユーザー認識の進行中チェック
*  種々の保障段階の導入（ログオン直後は重大でないコマンドのみを実行し得、より要注意のコマンド及びデータへのアクセスは超高保障レベルでの進行中入力の参照により識別し得る）
*  ...
基本
定義
これ以降の記述で重要ないくつかの用語を本セクションで定義する。
学習文
これは、学習手続きでユーザーにより入力される文である。ここで用いた例では、文全体がシステムにより予め定められている。
テスト文
これは、識別手続きでユーザーにより入力される文である。ここで用いた例では、文全体がシステムにより予め定められている。種々の識別手続きで相違し得る。
ログオン者
ログオン者という用語は、システムにログオンした人を指して用いる。特に、関連する識別手続きにおいて生じるキーストロークは全てログオン者によってなされる。
被主張者
識別はシステム各ユーザーに正確に関連する。システムにログオンする際、その人はそのための識別を入力しなければならない。そうすることにより、その人は、自分がその識別にリンクした人であると、システムに対し主張する。
被主張者という用語は、ログオン手続きで入力された識別に関る人を指すのにこれ以降常に用いる。これは、識別を入力した人と必ずしも同一でなければならないわけではない。
有資格者
ログオン手続きでログオン者と主張された人とが同一ならば、その対応ユーザーは、有資格者とも言える。その人は自己の識別のもとにログオンしたことになる。
無資格者
ログオン手続きでログオン者と主張された人とが同一でないなら、ログオン者は、無資格者とも言える。その人は誰か他人の識別のもとにログオンしたことになる。
測定データ
本セクションでは、学習手続き及び識別手続きで行われる測定作業について、入力に関し、一例として「Hund」（犬）という語に関連して論じる。
「Hund」の入力は次のアクションで行うことができる（他のオプションも考え得る）：
１．  「左シフト」キーを押す
２．  「h」キーを押す
３．  「h」キーを離す
４．  「左シフト」キーを離す
５．  「u」キーを押す
６．  「u」キーを離す
７．  「n」キーを押す
８．  「n」キーを離す
９．  「d」キーを押す
１０．  「d」キーを押す
以下の記述がより明確になるように、次のような記号を用いる。即ち、キーを押すことはキー↓で表わし、キーを離すことはキー↑で表わす。従って、上気した１０個のイベントは次のように簡単に表わせる。
左シフト↓h↓h↑左シフト↑u↓u↑n↓n↑d↓d↑
上記した「Hund」という語の入力はこれら１０個の基本イベントの時間経過で特徴づけられる。基本イベントという語は以降、キーの押し又は離しを示すのに用いる。人のタイピング行動を分析するには、その人により生み出される基本イベントの時間経過を検出又は記録すれば充分である。言い換えれば、各基本イベントに関し、そのイベントが起きる瞬間を測定しなければならない。
従って、情報全体は次の３つの測定値又はパラメータにより記録できる。
１．イベントの種類：値範囲として｛↓，↑｝
イベントの種類はキーが押されたか離されたかを示す。
２．キー：値範囲（例えば１０２個の異なるキー指定）として｛ａ，ｂ，ｃ，...，左シフト，右シフト，...｝
測定パラメータキーはどのキーが押されたか又は離されたかを示す。
３．瞬間：値範囲として正の実数
瞬間は、キーが押された又は話された瞬間を示す。
各基本イベントは、それに関する特定の観測（それら３つの測定パラメータの観測）ということになる。或る文（例えば学習文又はテスト文）のタイピング中になした全観測の総量がそのタイピング作業のいわゆる観測フィールドをなす。我々の例では、それは例えば次のように見られる。
0003734510.tif 000002
更なる計算及び分析は全てその種類の観測フィールドに基づいて行う。
拡張
ここに明記した測定パラメータに加え、個々のキーを操作するときに伴うストローク圧を考慮に入れることもできる。個々のスカラー圧力次元数は、各キーに加えられる力を時間経過で示す個々の曲線（各キーに１つ）から計算できる。ここで例えば、個々のキーストロークに関する、平均値、最大値又は曲線の積分を含めることも可能である。最も簡単なのは、ここでその種の次元数に制限して、キーを離したときの各値を計算し、最終的に、それを第４の構成要素として観察ベクトルに含めることである。その場合には、我々の例の観測フィールドは、次のような形とすることができる。
0003734510.tif 000003
制限
リストに挙げた測定パラメータの一部のみを記録することも可能である。
例えばイベントの種類を無視する場合（こうすると離し時間ではなくストローク時間のみが測定されることとなる）、それからの全ての分析作業は１つのキーストロークから次への移行時間に基づいて行われる。
逆にイベントの種類とキーのみを測定する場合、観測したキー選択と基本イベント順序を考慮することだけが可能である。調査によれば、非常に個人特徴的な特徴がそれらには含まれていることが判明している。充分な長さの文を扱うと、瞬間の測定なしでも非常に高保障レベルで識別テストを行うことができる。そのことは、以下で記述のパラメータの多くが常に考慮されるわけではないことからも表われている。ストローク又はキー圧力も加えれば、更に意義深い測定パラメータの組合わせにもなる。
技術的設備
ここで述べたアイデアは非常に広範に種々様々の技術的設備で行うことができる。圧力測定を断念すれば、例えば多用途に使われているコンピュータ技術の標準設備をそっくりそのまま利用できる。しかしながら、時間及び／又は圧力測定等をキーボードに組入れた特製の設備品を想定することもできる。それらに記憶及び／又は計算能力も追加して備えることができる。更に又、マイクロプロセッサチップカードを含めることも多くの用途で有意義と思われる。例えば、個人特徴的なパターンをそのようなチップカードに記憶し、それに基づいて識別を行うことすら可能であろう。
測定データの分析
上記した観測フィールドはシステムでは生データとして受入れ可能である。それらを更に分析し最終的な個人特徴的な特徴を得ることが、このセクションのテーマである。
特徴的パラメータ
個人特徴的な行動を分析するために、行なった観測から一連の相異なる特徴パラメータを計算可能である。原則として、特徴パラメータは単に所定の計算規則で観測フィールドから計算される値である。従って、いくらでも相異なる特徴パラメータを想定できる。しかしながら、更に有意義とするため、試みを、個人特徴的な行動についてできるだけ多くの情報を与える特徴パラメータに限定する。
特徴パラメータの例として、例えば、タイピストが観察時間内にキー「s」を押した回数がある。そのパラメータは確かに観測時間から確認するのが非常に容易であるが、タイピストの識別についてはほとんど情報を与えないと思われる。これ以降に述べるのは、各々がタイピング行動の格別な面を調べた、実際に個人特徴的であり得る特徴パラメータの多くの例である。
シフトキーの使用、キー選択
観測フィールドから、例えば大文字「A」の入力にタイピストが左シフトキーを使う頻度と右シフトキーを使う頻度が容易に確認できる。従って、特徴数として大文字「A」入力時の左シフトキーの使用頻度が可能である。
具体例
観測フィールドで、事象『左シフトキーでタイピングした「A」』が１回起こり、事象『右シフトキーでタイピングした「A」』が９回起こる。すると、特徴パラメータの値はＫ＝10%である。
大文字で入力できるその他全てのキーについて同様にして同様の特徴パラメータを確認できる。それらが合わさって、大文字タイピング時のタイピストの行動を特徴づける。
選択オプションに関する他のキーの特徴パラメータを同様に計算可能である。例えば、従来のコンピュータキーボード上で「1」は主キーボード域、テンキー域のいずれでも入力できる。「1」の選択についての特徴パラメータをここでも観測相対頻度にできる。しかしながら、これに関しては単体の数字ともっと長い数字列との間の区別をすべきである。
エラーの生じやすさ
入力した文の長さに関連したタイピングエラーの数も個人特徴的である。これに関し知るのが簡単な特徴パラメータは、例えば、入力文字全数に対する「パックスペース」と「デリート」の相対頻度である。観測フィールドの基本となるコピー文をシステムが知っていれば、なされたタイピングエラーの実際の頻度も計算できる。訂正キーの発生に基づく上記特徴パラメータと合わせれば、最終的に、タイピストが発見できなかったタイピングエラーの数を確かめることすらできる。これらの特徴パラメータ全てはタイピストの「エラーの生じやすさ」面での所定の情報を含む。
ロールオーバー
大抵の場合、システムのユーザーはキーボードの使い方には少なくともある程度慣れている。従って、ユーザーは各キーを押すのにその都度キーを探す必要はなく、次のキーを探す必要もない。それどころか、タイピングには流れがある。その場合、１番目のキーを離す前に２番目のキーを押すことが非常にしばしば生じ得る。例えば、「er」の正しい入力は下に明記した２つの基本イベントの順序各々に関連する。
順序１（ロールオーバーなし）：e↓e↑r↓r↑
順序２（ロールオーバーあり）：e↓r↓e↑r↑
第２の順序にはいわゆるロールオーバーが生じていることが注目される。即ち、その場合、キー「e」が再び離される前にキー「r」が押されている。それにもかかわらず、「er」がこの場合にも明らかに入力されるのはキー「r」が押される前にキー「e」が押されているからである。
調査の結果、そのようなロールオーバーの発生は非常に個人特徴的であることが判明した。そのような現象はキーボードの使い方にある程度慣れている人一般に生じるが、種々のキーの組合わせの頻度夫々は一人一人異なる。
ロールオーバーを探し出すのに適切な特徴パラメータは、例えばキーの組合わせ「e」「r」が観測フィールドでロールオーバーなしに生じる相対頻度である。それに関し、参照パラメータは観測した「e」「r」の全数である。相応する仕方で、その他全ての各キー組合わせについても同様の特徴パラメータが確認できる。非常に高レベルの個人認識情報が３０乃至４０の非常に頻発する組合わせの文字記号の中に既に隠れている。
ストローク時間
人が個々のキーを押し続ける時間もその人に特有である。これは個人の全タイピング速度に無条件に依存せず、それとは明らかに別個である。比較的ゆっくりタイピングする人が、非常に速いタイピストよりも著しく小さい、個々のキーの平均ストローク時間を持つことがあり得る。
適切な特徴パラメータを確認するのに伴う手続きを以下、例えばキー「e」についてのストローク時間について更に詳細に記述する。キー「e」が測定手続きで例えば１００回押されたとすると、観測フィールドから１００の関連したストローク時間及び関連した分布関数を容易に確かめることができる。その分布関数は適宜の統計モデルによるパラメータ化した分布関数により近似できる。関連した分布パラメータの評価値は、所与の１００の観測ストローク時間から分析的に計算できる。それらは「e」のストローク時間を物語る特徴パラメータを形成する。
具体例
キー「e」のストローク時間がパラメータμ及びσ2を持つ通常分布を伴うのを統計モデルと見なす場合、２つの特徴パラメータであるμ及びσ2の統計標準評価値が「e」に関し得られる。これらは平均値及び経験分散である。相応する仕方で、その他全てのキーについても特徴パラメータを確かめることができる。それに関し、常に同一の統計モデルを基礎にするのが適切である。これは例で与えたのよりも一般に幾分更に複雑であろうが、決して原則の作動を変えるものではない。全てのキーに関するこれらの特徴パラメータ全体がタイピストのタイピング行動の「ストローク時間」面を物語る。それらは高レベルの個人タイピング情報も含む。
キーストローク間の移行時間即ち間隔
種々のキー組合わせのキーストローク間の移行時間即ち間隔も、同様にして個々のキーのストローク時間へと分析できる。それに関し、キーストローク間の移行時間即ち間隔は、１つのキーを押してから次のキーを押すまでの時間を意味する。それは、ストローク時間とは逆に、個人のタイピング速度に直接関連する。少なくとも比較的頻繁なキー組合わせに関し、速いタイピストは遅いタイピストよりも一般にはるかに短い平均移行時間を持つ。しかしながら、個人個人の違いは、はるかに多層であり複雑である。タイピング速度全体では非常に似通っている２人のユーザーでも、個々のキー組合わせに関しては非常に異なった移行時間を持ち得る。各自の素質次第では、一人のタイピストにとっては別のタイピストよりも特定のキーストローク順序がはるかに容易であって良く確立された行動パターンを伴うこともあり、その逆もある。
さて、移行時間を特徴づける適当な特徴パラメータを得る仕方を、以下、例えばキー組合わせ「e」「r」に関して記述する。原則として、伴う作動はストローク時間の場合と同様である。例えば測定作業中にキー「e」と「r」が直接その順の速度で２０回押されると、関連した２０の移行時間が計算の基礎を形成する。それらは観測フィールドから容易に確かめることができる。さて、ここでも適宜の統計モデルにより、観測時間に関して経験分布関数をパラメータ関数で近似する試みがなされる。そうして、関連した分布パラメータの見積もり値が特徴パラメータを形成する。ここで作業の基礎をなす統計モデルはストローク時間の分析に用いるものと確かに異なり得る。ここでも、他の全てのキーの組合わせについて同様の特徴を同様の仕方で確かめることもできる。しかしながら、手続きを特に重要な組合わせに限定するのがより望ましい。最後に、相応する特徴全体がタイピストのタイピング行動の「移行時間」面を物語る。
ストローク圧力
キー圧力又はキーストロークの力も、行なった測定中で記録すれば、それから一連の特徴パラメータを計算することもできる。これに関し、伴う作動はストローク時間に関したそれと同一である。ここでも個々のキーは互いに別々に考慮され、観測した圧力計測の関連した経験分布関数はパラメータ的分布で近似される。唯一の相違は、原則として、適用する基礎統計モデルにある。加えて、異なる圧力測定値を記録すれば（例えば平均値と最大値）、それらも互いに別々に分析する。
ここでも、そのようにして確かめた特徴全体がタイピストの「ストローク圧力行動」についての情報の特徴部分を含む。
開始相及び定型
これら６つの例により詳述しているように、異なる特徴パラメータ全体の一連を観測フィールドから計算できる。それらの各個は、タイピング行動に関しタイピストの種々の特性及び資質について何らかを物語る。そのようにして観測フィールド全体から得られる特徴の他に、特定の仕方で高レベルに組入れられるタイピング行動の他の面がある。これに関する２つの例は開始相といわゆる定型である。それらについて以下簡単に記述する。
短い中断の後（数分間何もタイピングしないだけで充分）にタイピストが比較的長文を入力し始める場合、タイピストが通常のタイプの流れを得るまでに通常或る程度時間がかかる。その時間をここでは開始相と称する。それは全般にはエラーの起きやすさの増加と比較的不規則なタイピングリズムによって特徴づけられる。タイピング速度全般は必ずしも低くない。開始相の時間及びその著しさの程度とそれに伴う個々の現象の性質の両方がタイピング行動の更に個人特徴的な面である。
これ以降、個人が特にしばしば入力する個々の語及びキーの連続を定型と称する。これの例は、個人名及び識別であり、プログラム言語の特定のコマンド又はシンタックス要素の場合もある。このように定型は一般に人それぞれに異なる。
それらがタイピング行動の分析に関して特に興味深いのは、それらが対応する個々の文字又は文字の組合わせとは全般に異なってタイピングされるからである。従って、それらは独立して分析せねばならないが、それはひとつには「通常文」の特徴パラメータを曲解しないようにするためであり、ひとつにはそれらに隠されている追加の情報を考慮するためでもある。
それら２つの面、開始相と定型、を上記した特性及び資質よりも上のレベルで組入れる理由は、関連した特徴パラメータを考慮する際に明らかであろう。より明細には、開始相と定型の両方は上記した特徴パラメータによっても特徴づけることができる。唯一の違いは、計算に使われるのが観測フィールド全体ではなくその一部であることである。例えば定型である「printf」を物語る特徴パラメータを確かめるのに使う基礎はその一連の文字のタイピングに直接関わる観測のみである。同様に、開始相では例えば最初の３００キーストロークのみを考慮することができる。
全体の、従って一連の特徴づけ特徴パラメータはタイピング行動のそのような高レベル面からも得られる。それに関し、関係する基礎アイデアに頼ることも可能である。
タイピング行動の諸面
先のセクションで、タイピング行動の個々の面を種々の特徴パラメータにより分析できる仕方をかなりの数の例に関して記述した。それに関し、ほとんどいくらでも異なる計算規則を考え出して有意義な特徴パラメータに到達できるが、それら全ては共通して一つのことを持っている。即ち、得られたパラメータ各々はタイピストのタイピング行動の何らかの独自性又は特異性を自ずから特徴づけている。従って、この点で、タイピング行動の最も重要な面を再掲する。
１．タイピングリズム（時間の面）
*     ストローク時間
*     移行時間
２．ストローク圧力
３．ストローク順序
*     キー選択（例えばシフトキーの使用）
*     ロールオーバー
４．エラー動作
*     頻度（気づいた及び気づかないタイピングエラー）
*     個人特徴的なタイピングエラー（例えば文字逆値、特殊語、...）
*     訂正動作
５．開始相
*     著しさの程度
*     著しさ特徴の性質
*     開始相の時間
６．定型
総合的に言えば、最終的に所定数の特徴パラメータ（少なくとも１つであるが、一般には数百）を決める必要がある。それらを合わせて、これ以降、常に特徴パラメータベクトルと称する。
パターン
さて、最終段階で、特徴パラメータベクトルから個人特徴的なパターンを確かめることができ、後者をこれ以降、その人の参照パターン又はその人の心理測定パターンとも称する。このパターンは前記特徴パラメータベクトルと、同次元の追加の重み付けベクトルとからなる。従って、ゼロと固定最高値との間にある特徴パラメータのみに重しを備える。
パターン計算の基礎アイデアは次の如くである。個人のタイピング行動を考慮すると、それは大部分他の多くの人と同じである。例えば、熟練したタイピストは大文字「A」の入力に基本的に右シフトキーを用いる。しかしながら、他方、各個人にはその人を他の人のタイピング行動と区別する特徴を持っている。パターン計算の目的はこれらの特徴的特徴を見つけ出すこと及び適宜レベルの重み付けを持つ関連特徴パラメータを最終的に提供することである。そのようにして、資格者の識別、従って無資格者の拒絶がかなり容易となる。特徴的特徴を確かめることができる３つの最も重要な方法は次の如くである。
１．経験的に確かめられる「平均タイピング行動」との比較
多数の人のタイピング行動を分析することにより、個々の特徴パラメータの基準値、即ち、大抵の被験者の当該パラメータの値を、又は範囲ですら確かめることが容易に可能となる。正確に調べられたベクトルの特徴パラメータが対応の通常値外にあれば、それは特徴的特徴であることを示している。従って、その種の特徴的パラメータには大きな重みを付けるべきである。
２．システムが既に知っている他者の特徴パラメータベクトルとの比較
他者の何らかの特徴パラメータベクトルを既にシステムが入手している場合、それらを利用して現在調査中の人物のタイピング行動のいくつかの特徴を確立できる。特徴的パラメータが他者の対応する値の全て又は少なくともほとんどと異なれば、それが再び個人特徴的特徴を示している。そのようにして、システムが既知の人物との間で格別に高度の選択性及び区別効果を達成可能である。
３．個々の特徴パラメータの分散の計算
ここで述べる第３の方法は比較値に関わるのではなく、調査している人物のタイピング行動の一定性にのみ関する。従って、タイピスト側でその時々にあの値この値をとり得る特徴パラメータよりも、変動が極くわずかな特徴パラメータの方をはるかに大きく重み付けするのが有意義である。そのような一定性の測定は、個々の特徴パラメータの計算で生じる分散により提供される。
全体の手続き
このセクションでは今まで述べた方法及び概念をどのようにして組立てて、まとまって使用できるかを記述する。明記した導入的例がこの点でも依然として基礎を提供する。
学習手続き
ユーザーが所定の文をタイピングしている間に、システムは上記した測定作業を行い、それにより観測フィールドを得る。以前に確立された特徴パラメータはそのフィールドから確かめることができる。その状況でパラメータに関し観測が全くないか極くわずかである場合、それらの観測は素通りで、後の作業でもはや考慮しない。最後に、参照パターンを、そのようにして得られた特徴パラメータベクトルから、例えば上記した方法の１つ又は組合わせにより計算する。
より明細には、システムに永久的に記憶されねばならないものは、用いた識別方法に特に左右される。観測フィールド全体、特徴パラメータベクトル又は参照パターン、又はこれら３つのデータ組の任意の組合わせが記憶できる。しかしながら、最も簡単な場合、参照パターンに注目することで充分である。学習手続きのそのような簡単な方法の他に、多くのその他オプションも考え出し得る。特に、学習手続き全体が応用性を持つものであることが適切であり得る。そのため、見た目は新しい学習手続き又は識別作業を繰り返し開始し、内々では識別作業で得られた観測フィールドを用いることが可能である。その状況ではシステムによってユーザーが明快に識別できる試みのみを考慮することが可能である。応用性の全く別の面は、新しいユーザーが受入れられる度に全ての他のユーザーの特徴パラメータの重み付けを新たに行えば達成される。それによりユーザーグループ内での選択性を最適化することが可能となる。
識別
全ての使用及び適用の実際の目的は識別である。システムはタイピング行動をもとにして所与の保障レベルで有資格のログオン者を無資格者から区別できるべきである。
識別手続きの最初の段階は、ログオン者Ａがテスト文をタイプしている間の種々の測定パラメータの記録である。そのようにしてシステムは観測フィールドＦAを獲得する。Ａが被主張者Ｂと同一人かどうかについて後に決定する際、Ａの学習手続きに関してシステムの記憶したデータ、観測フィールドＦB、特徴パラメータベクトルＫB及び参照パターンＭBをシステムは使うことができる。さて、最終的な決定方法に伴う作動について、根本的に異なるアプローチを考え出すことができ、そのようなアプローチを組合わせることもできる。以下、３つの最も重要な方法を記述する。
１．直接パターン比較
最も明快で最も簡単な方法は、学習手続きと同様の仕方で観測フィールドＦAから特徴パラメータベクトルＫAを計算し、特徴パラメータベクトルをパターンＭBと比較することを伴う。比較作業は例えば、２つの特徴パラメータベクトルＫA及びＫAの重み付けユークリッド間隔（それに関し、重み付けとは重み付けベクトルの成分で確立される個々の次元の線形スケーリングを意味する）を計算することにより行うことができる。この方法の欠点は、その目的のために必要なテスト文の最小長さにある。より明細には、テスト文が短かすぎると特徴パラメータの多くは関連する観測フィールドから計算できないか、又は、不充分にしか計算できない。すると、有意義な比較が不可能となる。
２．観測フィールドＦAと参照パターンＭBとの比較
この方法は非常に短いテスト文でもうまく利用できる。なぜなら、観測フィールドＦAからの種々の特徴パラメータの計算を含まないからである。それに替えて、観測フィールドＦAをパターンＭBと直接比較する。タイピング行動がＭBで特徴づけられる人が測定観測結果ＦAを生じる見込みに対し一種の蓋然性計測を計算する。資格者については、その測定係数が全般に比較的高くなり、他方、無資格者は比較的低くなる。最後に、最後の決定の閾値が所要の保障レベルで確立される。
３．観測フィールドの直接比較
ここに述べた最後の方法は理論的背景を持たない。例えばニューロン的ネットワーク等の非伝統的なアプローチにより、２つの観測フィールドＦAとＦBとを或るやり方で直接互いに比較することが完全に可能である。ＦAとＦBにおける個々の観測結果の変数を入力ニューロンの定数へとコピーすることの主たる問題の１つは、例えばいわゆる位相的エンコーディングにより解決できる。そのような方法により達成される結果は、使われるアルゴリズムと基礎である学習データとにより非常に大きく左右される。それにもかかわらず、観測フィールドを互いに直接比較するというこのアイデアに基づいた識別システムを実行することも確かに可能である。
これらの３つの短い段落は、根本的に互いに異なる多数の方法を識別方法の実行のために確かに考え出すことができることを明らかにすることだけを意図している。実行で最終的に達成できる選択性レベル及び学習文・テスト文の所要最小長さについての重大な考慮点は次の点である。
*  使われる測定パラメータ
*  タイピング行動の分析される面
*  使われる特徴パラメータ
*  使われる識別方法
先端技術に対する相違の更に正確な記述
タイピング行動の分析
「先端技術」というタイトルのセクションで既に述べたように、ここに述べたシステムに最も類似している方法はエス・ジェイ・シェファードに由来する。しかしながら、「解決策」という表題のセクションでここに述べたアプローチは、基本アイデアの観点からも使われる方法の観点からもはるかに、より内容豊かである。最も重要な違いを以下に簡単に述べる。
*  タイピング行動の分析された面
シェファードのシステムは、タイピング動学とキー圧力の面に専ら関している。彼は、移行時間（キーストロークの間隔）、ストローク時間（キーストロークの時間）、タイピング率（タイピングの率：彼はその語を１分当たりにタイピングされる文字又は語数を示すのに用いている）、エラー頻度（エラーの頻度）、並びにキー圧力（キーストロークの力）からなる時間面についてのみ可能な特徴に言及している。その他全ての面（特にキー選択及びロールオーバー（「タイピング行動の諸面」という表題のセクション参照））は考慮されなかった。彼は、ロールオーバーが生じて通常の仕方でキーボードにより処理されることを認めて言及しているが、彼はそれについてはストローク時間及び移行時間を計算する際に対応するエラーを避けるだけの観測結果を用いている。言い換えれば、ここで彼は単に時間面のみに限定し、連続の情報自体の更なる評価を含めていない。
加えて、シェファードは、（例えば、２つのシフト、ＣＴＲＬキー、そしてもしあればＡＬＴキー等）キーが１よりも多く見出されるキーボードで提供されるスキャンコードにより区別できる可能性についても述べている。しかしながら、これに関しては、彼は時間面との関わりでの重要性を強調するにとどまっている。ここで、「測定データの分析」という表題のセクションで論じたようなキー選択そのものについては論じていない。
*  使われる特徴パラメータ
シェファードにより明記された特徴パラメータは、ストロークと移行時間の面の特徴づけに限られており、種々のキー間の相違はない。彼は平均値及び分散のみを用いている。
*  使われる方法
我々が用いる方法は本質的により広範且つ複雑であり、それにより、比較できないほど高度の選択性を許す。シェファードにより述べられた識別方法はここで論じた「直接パターン比較」の簡単形に相当し（セクション「識別」のポイント１．を参照）、それに関して彼は２つの特徴パラメータベクトルの間隔を正確に計算することについて実際の核点(core point)を決して扱っていない。推測するに、彼は１−、２−又は無限標準により導き出される標準メートル法に頼っている。特に、比較的多数の特徴パラメータを扱う時に特に重大な改良を達成できる（例えば、上記した重み付けられたユークリッド間隔のような）重み付けについて全く言及がない。従って、シェファードは識別方法の基礎型に限っていて、それはいずれにしろここに述べた３つの方法のうちの、既に最簡略形である。はるかに複雑で上級の、観測フィールドＦAを参照パターンＭBと比較することを含む、他の２つの方法（セクション「識別」のポイント２．及びポイント３．を参照）は彼によって述べられてはいない。加えて、ここに述べた特徴パラメータに基づく方法は従来の提案では全く欠けている。
最後に、ここに述べた新しいアイデアのみに基づいて識別方法を行うことも確かに可能である。加えて、新しいアプローチと古いアプローチをうまく組合わせることも明らかに可能である。