Phương pháp này nhận biết người dùng qua thói quen sử dụng bàn phím máy tính dựa trên việc đo thời gian giữa các lần nhấn phím và để lỗi khi soạn thảo. Một phương pháp như vậy cho phép không chỉ nhận biết các robot dùng trong các hoạt động tự động (như giao dịch điện tử trên các cửa hàng điện tử), mà còn phân biệt được người dùng này với người dùng khác khi họ làm việc trong mạng công ty. Hệ thống có thể sử dụng để phát hiện nguy cơ người dùng này sử dụng máy tính dưới tên người khác... Thì ra, cách sử dụng bàn phím của một người cá biệt đến mức không ai khác, kể cả người máy có thể bắt chước.

Để hiện thực hoá phương pháp nhận diện như trên, ĐH Stanford đã xây dựng hệ thống Telling Human and Bot Apart (TUBA) cho phép phát hiện sự khác biệt giữa công việc của con người bên máy tính với việc nhập liệu nhờ một chương trình - người máy tự động chuyên dụng. Cơ chế này có thể dùng để bảo vệ, chống lại những chương trình độc hại can thiệp vào công việc của người dùng.

Một hệ thống bảo vệ tương tự đã được nhân viên Công ty Nhật NTT Communiations tạo dựng, gọi là Key Touch Pass, đề xuất sử dụng để xác định các trường hợp thay đổi người dùng. Key Touch Pass phân tích các đặc điểm làm việc của người dùng trên bàn phím - từ tốc độ nhấn, thời gian giữ từng phím ở tư thế đè, cách gõ riêng và so sánh với cơ sở dữ liệu mẫu. Nếu chúng khác nhau một lượng định nào đó, chương trình sẽ cho rằng kẻ trộm đã ngồi vào máy tính đó. Để phân tích, người ta chọn lấy vài trăm lần nhấn phím cuối cùng của người dùng đối tượng.

Các tác giả của hệ thống Key Touch Pass cho rằng nó có thể phù hợp với việc bảo vệ máy tính đồng thời rất hữu ích cho các kỳ thi qua mạng trong loại hình đào tạo từ xa hay nhận dạng khách hàng sử dụng các hệ thống ngân hàng trực tuyến. Key Touch Pass hiện hỗ trợ tiếng Nhật và tiếng Anh. Trong thời gian trình diễn, chương trình đã thành công khi phát hiện người dùng mạo danh ngay sau khi họ nhập liệu vài dòng. Trong trường hợp này, chương trình mới làm việc ở nửa mức khắt khe, độ khó đủ dùng để nhận dạng người dùng trong các hệ thống đào tạo từ xa. Trong các giao dịch tài chính, người ta có thể cài đặt chế độ nhận dạng khắt khe hơn nhiều.