Defesa de Mestrado de Geise Kelly da Silva Santos

Data: 
21/03/2017 - 09:00
Local: 
Auditório do IC 2 - Sala 85

Título: Técnicas para autenticação contínua em dispositivos móveis a partir do modo de caminhar

 

Banca Examinadora
Titulares (Professores Doutores) Unidade / Instituição
Gerberth Adín Ramírez Rivera  IC/UNICAMP
Tiago Fernandes Tavares  FEEC/UNICAMP
Fernanda Alcântara Andaló  IC/UNICAMP
Suplentes (Professores Doutores) Unidade / Instituição
Lin Tzy Li  IC/UNICAMP
Siovani Cintra Felipussi  DComp/UFSCar

 

RESUMO             

Com a crescente utilização dos dispositivos móveis (e.g. smartphones), e suas tecnologias cada vez mais avançadas, tais dispositivos tornaram-se ubíquos e, muitas vezes, uma extensão de nós mesmos. Nesse sentido, por questões de segurança e privacidade, cresce constantemente a necessidade de proteção dos dados dos usuários nesses aparelhos móveis. Buscando resolver esse problema, vários destes dispositivos implementam políticas diversificadas de autenticação, em sua maioria, baseados em senhas ou características biométricas. No entanto, geralmente, a autenticação ocorre apenas uma vez, quando o usuário conecta-se ao aparelho, deixando os dados do usuário vulneráveis durante a utilização do mesmo. Dessa forma, neste trabalho, propomos técnicas para autenticação do usuário de forma contínua, utilizando como característica biométrica, seu modo de caminhar. Ao analisar o comportamento do usuário durante intervalos de tempo, visamos garantir maior segurança aos dados pessoais presentes nos dispositivos. As principais vantagens da autenticação contínua baseada no modo de caminhar são: (1) naturalidade ao indivíduo; (2) dificuldade intrínseca de falsificação; (3) ausência de necessidade de colaboração por parte do usuário, e; (4) ubiquidade e transparência durante todo o processo de autenticação. Utilizamos dados coletados por dois sensores: o acelerômetro, presente nos dispositivos móveis atuais; e o vetor de rotação, o qual não é um sensor físico mas, gerado a partir da fusão de sensores físicos como, acelerômetro, magnetômetro e/ou giroscópio. Para o processamento dos dados desses sensores, propomos diversas abordagens tanto para redução de ruídos e remoção de artefatos dos dados quanto para torná-los invariantes à posição do dispositivo e à direção de caminhada do usuário, culminando com a proposta de um novo sistema de coordenadas centrado no usuário. Também projetamos um classificador de caminhada de forma a garantir que não existam dados na etapa de reconhecimento que sejam de outras atividades. Além disso, investigamos métodos de descrição de sinais existentes na literatura para caracterização dos dados do usuário e, então, aplicamos abordagens de aprendizado de máquina para o processo de verificação do usuário (cenário 1 : 1). Por fim, analisamos alguns métodos para fusão temporal das classificações (late fusion) com o objetivo de garantir que a autenticação ocorra ao longo do tempo, ou seja, de forma contínua.