数据集概述
该数据集包含三千条模拟用户点击式图形密码认证尝试的记录，涵盖点击次数、序列长度、成功率等变量，以及基于绘制/模式的认证方式、动物/网格等图像类别特征，支持经典机器学习模型与说服性提示点击点（PCCP）技术的认证预测研究。
文件详解
- 文件名称: D_final_authentication_dataset.csv
- 文件格式: CSV
- 字段映射:
- User_ID: 用户唯一标识
- Num_Clicks: 点击次数
- Sequence_Length: 序列长度
- Success: 成功次数
- Failure: 失败次数
- Click_Success_Ratio: 点击成功比例
- Success_Rate: 成功率
- Auth_Method_Draw-based: 是否为绘制式认证（是/否）
- Auth_Method_Pattern-based: 是否为模式式认证（是/否）
- Image_Category_Animals: 是否为动物类图像（是/否）
- Image_Category_Grid: 是否为网格类图像（是/否）
- Image_Category_Landmarks: 是否为地标类图像（是/否）
适用场景
- 身份认证技术研究: 分析点击模式对图形密码认证成功率的影响
- 机器学习模型训练: 构建基于点击特征的认证结果预测模型
- 说服性提示点击点（PCCP）技术优化: 探索提示机制对认证安全性与用户体验的提升效果
- 图像类别设计评估: 比较不同图像类别对认证效率的影响
- 人机交互安全分析: 研究图形密码认证方式的用户行为模式与安全风险
