typingnorm
人類打字的常模，以及據此判斷一段輸入是否為真人的判準。
每條判準的誤判率都在一份獨立資料集上量過，數字寫在程式碼裡，方法寫在 METHOD.md，擬合與驗證的腳本都在這個 repo 裡，你可以自己重跑。
from typingnorm import check
report = check(events) # events: [(毫秒, 'D'|'U', 實體鍵碼, key), ...]
report.verdict # 'human-consistent' | 'synthetic-signals' | 'insufficient-data'
report.flags # ['zero_rollover']
report.measures # {'wpm': 61.2, 'rollover_pct': 0.0, 'dwell_cv': 0.31, ...}
report.false_positive_budget # 0.0031，觸發判準當中最高的誤判率
判準
只有三條，而且都是刻意選的。
| 判準 | 內容 | 在 2,245 位真人上的誤判率 |
|---|---|---|
same_key_overlap |
同一個實體鍵在放開前又被按下 | 0.00% |
constant_dwell |
每個鍵按住的時間幾乎完全一樣 | 0.00% |
zero_rollover |
完全沒有按鍵重疊（僅 35 WPM 以上套用） | 0.31% |
選擇的原則是只用不受打字速度影響的判準。打字快與慢的人，重疊率、間隔、按住時間 全都差很多，任何「離人類平均多遠」的判準都會系統性誤判速度極端的人，而那恰好是最 不該被誤傷的族群：密碼管理器、語音輸入、切換式存取、螢幕小鍵盤的使用者在時序上都 長得像機器人。
被排除在外的例子：換手比值（左右手交替是否比同手快）看起來是很好的特徵，實測卻在 慢速端反轉，用它當硬判準會誤判 15.46% 的真人。詳見 METHOD.md 第 7.2 節。
這個方法擋得住什麼、擋不住什麼
擋得住不用心的自動化。擋不住刻意模仿真人時序的程式，包括本套件自己的模擬器。
所以 check() 回傳的是訊號不是判決，也刻意不提供 is_human 這種布林值：那會誘導
呼叫端拿它當閘門。請把它當成風險分數的其中一個輸入，不要當成身分驗證。
樣本不足時會回 insufficient-data 而不是猜。少於 150 次擊鍵的統計不可靠，登入表單
那種二三十個按鍵的長度做不了任何判斷。
速度指標
同一份原始資料可以用不同國家的慣用指標計分，因為分數不儲存，只在顯示時現算。
from typingnorm import score, load_session
s = load_session("session.json")
score(s) # 依語言自動選當地慣用指標
score(s, "kdph_ssc") # 換成印度公職考試的單位
| 指標 | 單位 | 出處 |
|---|---|---|
cpm_tqc |
字/分 | TQC 中文輸入，專業級 80 |
cpm_jp |
字/分 | 全商速度部門，1 級 70 |
tasu |
타수 | 워드프로세서 1급 300，按字母鍵計數 |
kdph_ssc |
KDPH | SSC 公職考試，10,500 = 35 WPM |
wpm_net_5 |
WPM | 英文慣例，五字元一詞 |
wpm_4 |
คำ/นาที | 泰文慣例，四字元一詞 |
kpm |
打鍵/分 | 跨語言比較用的共同分母 |
標為 authoritative=False 的指標沒有官方標準，介面上不應出現「合格」「專業級」
這類字眼。
模擬器
typingnorm.simulate 從同一份常模抽樣，產生帶時間戳的按鍵事件流。它存在的主要理由
是給偵測端當測試對手：本套件的測試就是拿它產生的真人樣本，驗證判準不會誤判。
python -m typingnorm.simulate --validate # 輸出分佈與常模對帳
python -m typingnorm.simulate --selftest # 修正邏輯與按鍵序列合法性
資料來源
常模擬合自 KeyRecs（99 位受試者、562,372 筆 digraph，CC BY 4.0，允許商業使用）：
Dias, T., Vitorino, J., Maia, E., Sousa, O., & Praça, I. (2023). KeyRecs: A keystroke dynamics and typing pattern recognition dataset. Data in Brief, 50, 109509.
誤判率則在 Aalto 136M Keystrokes 的 2,245 位受試者上獨立量測。該資料集授權限研究與 非商業用途，其導出參數未進入本套件，僅用於驗證，且驗證結果不回頭調整參數。
授權
MIT。
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| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
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| MD5 |
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|
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| BLAKE2b-256 |
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|
Provenance
The following attestation bundles were made for typingnorm-0.1.0.tar.gz:
Publisher:
ci.yml on gba3124/typingnorm
-
Statement:
-
Statement type:
https://in-toto.io/Statement/v1 -
Predicate type:
https://docs.pypi.org/attestations/publish/v1 -
Subject name:
typingnorm-0.1.0.tar.gz -
Subject digest:
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- Sigstore integration time:
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Branch / Tag:
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Publication workflow:
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push
-
Statement type:
File details
Details for the file typingnorm-0.1.0-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: typingnorm-0.1.0-py3-none-any.whl
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- Size: 28.0 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? Yes
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twine/7.0.0 CPython/3.13.14
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
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Provenance
The following attestation bundles were made for typingnorm-0.1.0-py3-none-any.whl:
Publisher:
ci.yml on gba3124/typingnorm
-
Statement:
-
Statement type:
https://in-toto.io/Statement/v1 -
Predicate type:
https://docs.pypi.org/attestations/publish/v1 -
Subject name:
typingnorm-0.1.0-py3-none-any.whl -
Subject digest:
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- Sigstore integration time:
-
Permalink:
gba3124/typingnorm@18a4acba9eb9fef28b47fa2c026774d71495887a -
Branch / Tag:
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