CORREIA, Márcio André Souto. Avaliação de features de localização para autenticação transparente e contínua: processo e estudo de caso. 2016. 101 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação)-Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2016. / Submitted by Jonatas Martins (jonatasmartins@lia.ufc.br) on 2017-11-14T17:15:39Z
No. of bitstreams: 1
2016_dis_mascorreia.pdf: 1250224 bytes, checksum: e116420857bde4386e80cb11b4be2bf7 (MD5) / Approved for entry into archive by Jairo Viana (jairo@ufc.br) on 2017-11-14T20:41:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1
2016_dis_mascorreia.pdf: 1250224 bytes, checksum: e116420857bde4386e80cb11b4be2bf7 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-14T20:41:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1
2016_dis_mascorreia.pdf: 1250224 bytes, checksum: e116420857bde4386e80cb11b4be2bf7 (MD5)
Previous issue date: 2016 / Given today’s growing number of devices around users, and, at the same time, their faster and frequent interactions with these devices, new security mechanisms have emerged aiming at reducing the time spent by users with authentication as well as raising the security level related to identity verification. In this sense, there are several proposals in the literature with transparent and continuous authentication mechanisms that combine biometric data retrieved from actions that users already do while using mobile devices (e.g. location, screen touch, keystroke, gait, voice, among others). In the literature review performed in this work were found nine proposals that use outdoor location and merge other kinds of biometric features as input to their proposed authentication mechanism. These proposals have in common not only the use of outdoor location
but they also fail to evaluate properly each biometric features set individually. Therefore, this work provides a new process for evaluation of biometric features by adapting guidelines of machine learning to perform experiments based on a statistical methodology. This is important to know how the mechanism works, which allows the identification and reuse of features extraction techniques that provide the best performance. Moreover, this process is also used in this work to evaluate and compare the outdoor location features identified in literature. For this evaluation, experiments were conducted with three classification algorithms (C4.5, SVM, and Naive Bayes) available in the WEKA machine learning environment and four datasets, two of which are public (Geolife and MIT Reality). Besides that, twelve measures were collected, being nine efficacy
and three efficiency measures. In the analysis of the experimental results, significant variations were found in accuracy, CPU time, and memory regarding all evaluated scenarios. With these results, this work provides evidence of the viability of the proposed process and guides the choice of outdoor location features and learning algorithms that provide better performance for constructing transparent and continuous authentication mechanisms. / Com um número cada vez maior de dispositivos ao redor dos usuários e, ao mesmo tempo, aplicações que demandam interações mais rápidas e frequentes com esses equipamentos, novos mecanismos buscam reduzir o tempo gasto pelos usuários com autenticação e aumentar o nível de segurança relacionado com a verificação de identidade. Nesse sentido, existem várias propostas na literatura com mecanismos de autenticação transparente e contínua que combinam dados biométricos obtidos a partir de ações que os usuários já realizam enquanto usam os dispositivos móveis (e.g. localização, toque na tela, digitação, marcha, voz, entre outras). Na revisão da literatura realizada neste trabalho, foram encontradas nove propostas que usam a localização outdoor do usuário combinada com outros tipos de features biométricas como entrada para o mecanismo de autenticação proposto. Essas propostas têm em comum não só o uso da localização outdoor, mas também o fato de não conseguirem avaliar de maneira adequada cada conjunto de features individualmente. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo propor um processo de avaliação de features biométricas, adaptando diretrizes de aprendizado de máquina, para realização de experimentos com base em uma metodologia estatística. Esse processo de avaliação é importante para a completa compreensão do funcionamento do mecanismo proposto, o que permite a identificação e o reuso das técnicas de extração de features que oferecem melhor desempenho. Além disso, um estudo de caso usando o processo é realizado para a avaliação e a comparação das features de localização outdoor identificadas na literatura. Nessa avaliação foram realizados experimentos com três algoritmos de classificação (C4.5, SVM e Naive Bayes) disponíveis no ambiente de aprendizado de máquina WEKA e quatro conjuntos de dados, sendo dois deles públicos (Geolife e MIT Reality). Foram também coletadas doze medidas, sendo nove delas de eficácia e três de eficiência. A análise dos resultados dos experimentos mostrou variações
significativas na acurácia, uso de CPU e memória, considerando todos os cenários avaliados. Com esses resultados, este trabalho fornece evidências sobre a viabilidade do processo proposto, produzindo resultados para guiar a escolha de features de localização outdoor e algoritmos de aprendizado que oferecem melhor desempenho para a construção de mecanismos de autenticação transparente e contínua.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufc.br:riufc/27526 |
| Date | January 2016 |
| Creators | Correia, Márcio André Souto |
| Contributors | Andrade, Rossana Maria de Castro |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0028 seconds