A Computação Ciente de Contexto permite a obtenção e utilização de informações de contexto adquiridas de dispositivos computacionais no ambiente, com o objetivo de prover serviços; esta dinâmica aliada à evolução das redes de computadores vem provocando profundas modificações nos aspectos sociais e comportamentais das pessoas, uma vez que gradativamente têm necessidade de viverem imersas na tecnologia e integradas ao ambiente, com transparência e mobilidade, e de tal forma que as aplicações de software se adaptam ao comportamento das pessoas e nas informações de contexto capturadas do ambiente. Um dos desafios desta interação ser humano - ambiente - tecnologia - ubiqüidade é garantir a segurança. Como principal inovação e contribuição, esta tese propõe um mecanismo de autenticação contínua de usuários que faz uso de informações de contexto do ambiente, da análise do comportamento do usuário, da biometria facial, das teorias comportamentais de Skinner e da Confiança Matemática da Teoria das Evidências de Dempster-Shafer, para compor uma política de segurança adaptativa e um Sistema de Autenticação Contínua de Usuários Conhecidos - KUCAS (Known User Continuous Authentication System), que estabelece níveis de confiança para autenticar o usuário através da análise do comportamento dele em um ambiente ou domínio específico nas redes de computadores, num determinado período de tempo. A dinâmica de gerenciamento incluso nesse sistema compara o comportamento atual com o histórico de comportamentos anteriores do usuário e com as restrições de atribuição de confiança; caso haja indícios de mudanças no comportamento do usuário, aciona por meio de sensores, a Tecnologia de Reconhecimento Facial Tridimensional (3D), que captura a imagem da face do usuário, validando-a e armazenando-a nos bancos de dados de imagens; havendo incertezas e divergências, mecanismos de segurança e sinais de alerta são acionados. O Sistema KUCAS proposto possui uma infra-estrutura de um framework F-KUCAS, um Módulo de Segurança S-KUCAS e um Algoritmo de Autenticação A-KUCAS. / Context-aware Computing allows to obtain and use context informations acquired through devices in the environment, with the goal to provide services. This dynamics, allied to the computer networks evolution, has been provoking deep modifications in peoples social and behavior aspects, seeing that they have the necessity to live immersed in technology and integrated with the environment, with transparency and mobility, anywhere, anytime, so that the software applications adapt themselves to the persons behavior, based on the context information captured through the environment. One of the challenges of this human ? environment - technology ? ubiquity interaction is to provide security. As main innovation and contribution, this thesis presents an authentication mechanism of users which makes use of environmental context information, users behavior analysis, the face recognition technology, the behavior theories of Skinner and the Mathematical Confidence of the Theory of the Evidences of Dempster-Shafer, to compose an adaptative security policy and the Known User Continuous Authentication System (KUCAS) that establishes trust levels to authenticate the user by his behavior analysis in a specific domain of the computer networks, in a period of time. The dynamics of enclosed management in this system compares the current behavior with the users previous behaviors description and with the trust restrictions. In case of indications of changes in the users behavior, the 3D Technology Face Recognition is set in motion by sensors, which capture the image of the users face, validating it and storing it in the data bases of images. If there are uncertainties and divergences, mechanisms of security and signals of alert are set in motion. The KUCAS System has an infrastructure of one framework F-KUCAS, a Security Module S-KUCAS and an Algorithm of Authentication A-KUCAS.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-08122006-170242 |
| Date | 05 May 2006 |
| Creators | Maria Ines Lopes Brosso |
| Contributors | Graça Bressan, Tereza Cristina Melo de Brito Carvalho, Demi Getschko, Carlos Antonio Ruggiero, Wilson Vicente Ruggiero |
| Publisher | Universidade de São Paulo, Engenharia Elétrica, USP, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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