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Pesquisa adapta mudanças de características na forma de digitação

Pesquisa adapta mudanças de características na forma de digitação

Os sistemas biométricos adaptativos alteram cadastros de usuários automaticamente

 

Uma das principais formas de acesso a residências e caixas eletrônicos é pela digitação de senhas. No entanto, senhas podem ser copiadas. Apesar disso, o tempo que uma pessoa leva ao passar de uma tecla para outra no momento de digitar a senha não pode. É justamente nessa dinâmica de digitação que um grupo de pesquisa do Icmc Usp e do CEPID - CeMEAI está trabalhando. Entenda: http://goo.gl/H30EEA

Publicado por CEPID - CeMEAI em Terça, 26 de julho de 2016

 

Uma das principais formas de acesso a residências e caixas eletrônicos é pela digitação de senhas. No entanto, senhas podem ser copiadas. Apesar disso, o tempo que uma pessoa leva ao passar de uma tecla para outra ao digitar sua senha não pode. É justamente isso, o tempo que uma pessoa leva entre digitação de teclas de uma senha, chamado de dinâmica de digitação, que um grupo de pesquisa da USP/São Carlos está trabalhando.

Paulo Henrique Pisani é orientado em seu doutorado pelo professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP) e pesquisador do CeMEAI, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho.

Eles são responsáveis por diversas publicações sobre trabalhos inéditos em Inteligência Artificial e Ciência de Dados, especialmente voltados para sistemas biométricos adaptativos, que têm a capacidade de adaptar os cadastros biométricos dos usuários a novos dados obtidos ao longo do tempo, o que permite incorporar eventuais mudanças nas características biométricas dos usuários automaticamente.

Como exemplo, podemos mencionar os cadastros de senhas ou gravações de assinaturas digitais nas agências bancárias.

Pisani explica que, quando digitamos ou assinamos, isso é feito de um jeito, mas, com o passar do tempo, a forma de digitar pode se tornar mais rápida ou lenta. “Após um acúmulo de mudanças, o ritmo de digitação atual pode ser muito diferente do cadastro inicial. Uma forma do sistema corrigir essas alterações, a ponto de nos reconhecer corretamente, seria chamar o usuário para um recadastramento periódico, mas há um alto custo em termos de logística, além da inconveniência para o usuário. A pesquisa realizada possibilita a adaptação automática a essas mudanças de características dos usuários no sistema”, contou.

Ainda segundo Pisani, as modalidades comportamentais, como digitação e caminhada, são mais afetadas por mudanças ao longo do tempo do que as modalidades fisiológicas (impressão digital, íris, face, entre outras). Apesar disso, a maioria das pesquisas na área de sistemas biométricos adaptativos são para modalidades fisiológicas. Daí a importância do trabalho desenvolvido.

A escolha dos sistemas para serem comparados, parâmetros da pesquisa, discussão dos resultados, entre outros aspectos, levam em conta dados encontrados na literatura da área.

Os estudos apontam a diferença de desempenho entre algoritmos utilizados em sistemas estático e adaptativo e já confirmam o acerto do sistema biométrico ao longo do tempo.

Iniciada em 2013, a pesquisa tem ainda a colaboração da professora Ana Carolina Lorena (UNIFESP) e dos professores Norman Poh (Universidade de Surrey, no Reino Unido) e Romain Giot (Universidade de Bordeaux, na França), que veio recentemente ao Brasil para contribuir com a pesquisa.

“Em sistemas biométricos existem muitos erros e alguns deles ocorrem porque os dados biométricos se alteram com o passar do tempo e não se encaixam no modelo inicial. E esse tipo de problema não é eficientemente resolvido pela indústria. O trabalho de pesquisa incluiu desenvolver novos algoritmos de aprendizado de máquina que levam isso em consideração e garantem que o resultado pode ser aplicado em produtos industriais para melhorar o desempenho dos sistemas biométricos comportamentais”, comentou Giot.

Além das pesquisas em dinâmica de digitação, que reconhecem os usuários pelo ritmo de digitação, o projeto também estuda biometria por acelerômetro, quando os usuários são reconhecidos pelo modo de andar, usando dados de acelerômetro de smartphones.

“A novidade do nosso trabalho é adaptar automaticamente o cadastro biométrico ao longo do tempo. O algoritmo de adaptação é o mesmo. Temos aplicado os mesmos algoritmos tanto pra digitação como para acelerômetro. Nosso trabalho contribui mais na vertente comportamental, envolvendo ritmo da digitação, forma de andar, assinatura, entre outros. Estamos mais focados em digitação e acelerômetro, mas o modelo é aplicável a outras modalidades biométricas”, finalizou Pisani.

 

Sobre o CeMEAI

O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.

O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em quatro áreas básicas: Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software.

Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar, IMECC-UNICAMP, IBILCE-UNESP, FCT-UNESP, IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.

 

Raquel Vieira - Comunicação CeMEAI

 

Mais informações

Assessoria de Comunicação do CeMEAI: 3373-6609

E-mail: Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.

Última modificação em Quinta, 04 Julho 2019 17:54