随着移动互联网和智能终端的不断发展,移动智能终端应用于生活的各个方面,在日常的生活、娱乐、工作、学习以及移动支付等方面成为不可或缺的一部分。移动智能终端中存储着用户大量的个人隐私数据,认证系统成为保护用户隐私数据的一道重要防线。但是大量的侧信道攻击手段威胁着传统的显式认证,如基于计算机视觉的侧信道攻击和基于触摸屏油污的攻击等,用户的认证凭据面临着泄露的危险。此外,移动应用的发展使得感知用户正在运行的应用成为了一种需求:广告运营商需要感知用户的应用使用情况来对广告资源的投放进行决策;在保密单位、考场等限制区域内,需要对用户的智能设备正运行的应用进行监控,以限制其使用拍照、浏览器等应用。针对上述的问题,本文围绕用户隐式认证和应用识别两个方面,提出了基于传感数据的智能设备用户隐式认证和应用识别技术。在用户的登录阶段对用户进行隐式认证以防御相关的侧信道攻击,提高认证安全性和便捷性;在用户的会话阶段对用户正在运行的应用进行识别。本文具体的工作包括以下三个方面:（1）设计了基于生理行为特征的用户隐式认证技术。基于用户日常生活中最常见的拿取智能设备的动作,在用户拿取智能设备的过程中对用户进行认证。利用移动智能设备现有的传感器进行传感器数据融合,获取可以反映用户的手指大小、手臂移动速度、身高等生理行为特征的时间序列数据,最终通过认证模型对用户进行隐式认证。（2）设计了基于磁场数据侧信道分析的应用识别技术。利用磁场传感器采集用户使用智能终端时周围的磁场数据,通过对磁场数据变化模式的分析与建模以实现智能终端应用识别。在人机交互的过程中采集磁场数据,并对磁场数据进行预处理,得到智能设备应用启动时的磁场数据,提取磁场数据的特征,使用机器学习的算法进行分类,最终对智能设备正运行的应用进行识别。（3）完成了智能设备用户认证及应用识别系统的设计和实现。整合以上理论成果和技术成果,在保证可用性和安全性的前提下,设计并开发了一套应用于移动智能设备系统的基于传感数据的智能设备用户隐式认证和应用识别原型系统,并且对该原型系统的功能和性能进行测试,以验证该系统的可行性和有效性。综上所述,本文分别提出了基于生理行为特征的用户隐式认证技术和基于磁场数据侧信道分析的应用识别技术,在此基础上设计并实现了一套基于传感数据的智能设备用户隐式认证和应用识别原型系统,此研究工作可以为智能终端的认证安全以及应用识别提供技术支撑。