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Keywords
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Diese Bachelorarbeit befasst sich mit der Analyse des Tippverhaltens und wie sich dieses zur Identifizierung nutzen lässt. Dazu werden anhand eines selbst geschriebenen Keylisteners dreißig Personen gebeten, vorgegebene Texte abzutippen und zuvor persönliche Informationen über die eigene Person anzugeben. Diese Daten werden anschließend ausgewertet, indem man personenspezifische Merkmale extrahiert. Parallel tippt eine Testperson die Texte zehn Mal während unterschiedlichen Tageszeiten ab. Aus diesen Daten wird die Standardabweichung herausgerechnet. Anschließend werden vier der bereits teilnehmenden Probanden ein zweites Mal gebeten, die Testsätze erneut einzugeben. Mithilfe des Euklidischen Abstandes werden die Latenzzeiten der Datensätze dazu verwendet, die Identität der erneut Tippenden mit einem der vorherigen Datensätze zu identifizieren. Außerdem werden durch Zuhilfenahme der Standardabweichungs-Werte alle Merkmale gewichtet und durch das Skalarprodukt miteinander verrechnet. Damit wird eine weitere Methode eingesetzt, Datensätze untereinander zu vergleichen und gegebenenfalls gleiche Tipp-Probanden wiederzuerkennen.