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 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

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Assessoria de Comunicação do CeMEAI: 3373-6609

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Biometria Adaptativa: um novo jeito de avaliar a sua identidade

Projeto do CeMEAI usa computação para adaptar cadastros biométricos a mudanças de comportamento ao longo do tempo

A biometria é considerada um dos métodos mais seguros de autenticação. E vem sendo usada pela Justiça Eleitoral brasileira desde 2008 para evitar fraudes. No ano passado, 21 milhões de eleitores que compareceram às urnas foram autenticados pelas impressões digitais. Uma assinatura ou uma senha pessoal são outras maneiras de reconhecer clientes de um banco, usuários de um computador, funcionários de uma empresa. Mas não com tanta precisão. A não ser que a gente repare nos detalhes. 

Os detalhes 

Pense numa senha que você usa há tempos. Tente determinar por quantas vezes você a digitou. Provavelmente a resposta será: inúmeras. Em se tratando de senhas, parte-se do princípio de que elas são apenas de conhecimento do dono. Na teoria, deveriam ser “secretas”, pra evitar que as informações do computador ou da sua conta bancária, por exemplo, não sejam compartilhadas. Mas alguma vez você já prestou atenção em como digita esses números? O tempo que leva entre um e outro dígito, se você troca de dedo pra apertar a tecla ou algo assim? Detalhes que passam despercebidos pra muitos de nós. Mas há quem trabalhe usando esse tipo de dado como base. Pra reforçar ainda mais a nossa segurança. Porque mesmo que outra pessoa saiba os números de uma senha sua, ela dificilmente será capaz de seguir os mesmos padrões que você ao tentar usá-la.

Entre as quatro áreas de pesquisa do CEPID-CeMEAI – Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria – está a de Inteligência Computacional e Engenharia de Software. E é nessa linha que trabalha o aluno de doutorado do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos, Paulo Henrique Pisani. Ele estuda a biometria em um contexto de fluxo de dados. Usa técnicas de computação para adaptar o cadastro biométrico a mudanças que o tempo provoca nas características biométricas. Pode ser o padrão de digitar, o jeito de caminhar, o tempo de intervalo entre uma tecla e outra na hora de inserir a senha bancária.

O interesse pelo tema começou na graduação, quando Pisani trabalhava com a dinâmica da digitação. Mas a maioria das pesquisas na área não leva em conta essa mudança. “Mostro em artigos que há pessoas que mudam bastante ao longo do tempo – cada vez ficam mais distantes do modelo inicial – e se o modelo não é atualizado, o desempenho preditivo pode cair. Há outras pessoas que em um primeiro momento mudam bastante, mas depois ficam estáveis. E há outras que mudam e depois de algum tempo voltam ao comportamento que tinham no começo.”

O estudante começou a pós-graduação no ICMC em 2013 e desenvolve algoritmos e modelos de avaliação para lidar com a adaptação a essas mudanças dos usuários. “Sistemas para reconhecer o usuário pela dinâmica da digitação – que é o que mais temos trabalhado – já existem vários. Entretanto, são poucos aqueles que adaptam os modelos dos usuários ao longo do tempo”, conclui ele. Os dados usados foram fornecidos por laboratórios de universidades de outros países, como França e Estados Unidos. “É fácil eu vir aqui, coletar 10 exemplos de digitação seus em um dia. Mas é mais complicado eu ficar por um ano coletando os seus dados de digitação. Há poucos conjuntos de dados disponíveis para este tipo de análise.”, explica ainda o aluno. A previsão é de que o projeto esteja concluído em meados de 2016.

O trabalho é coordenado pelo pesquisador do CeMEAI, André Carlos Ponce De Leon Ferreira de Carvalho, que também comentou a importância do estudo. “O seu padrão de digitar e caminhar hoje é de um jeito e pode mudar porque você vai envelhecendo. Então a biometria registra o dado da pessoa agora e ‘guarda’. Quando a pessoa acessar um sistema, a máquina é programada para perceber se a pessoa é aquela que foi cadastrada ou não. Mas a ideia é dificultar ainda mais as ações de fraude, porque automaticamente você pode ajustar o modelo do usuário para acompanhar o envelhecimento da pessoa ou uma mudança de padrão de comportamento”, conclui André.

Ele também reforçou o pioneirismo da pesquisa. “Existem poucos trabalhos assim. No Brasil eu acho que este é um dos primeiros, senão o primeiro trabalho de biometria adaptativa. Teve um professor da Universidade Federal de Sergipe que fez alguma coisa parecida, mas com outro propósito”, afirmou o professor.

Além disso, o trabalho também conta com a colaboração da pesquisadora Ana Carolina Lorena, da Universidade Federal de São Paulo. Ana Carolina foi orientadora do aluno durante o Mestrado na Universidade Federal do ABC.

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 especialmente adaptado e estruturado para promover o uso de ciências matemáticas (em particular matemática aplicada, estatística e ciência da computação) como um recurso industrial.

As atividades do Centro são realizadas dentro de um ambiente interdisciplinar, enfatizando-se a transferência de tecnologia e a educação e difusão do conhecimento para as aplicações industriais e governamentais. As atividades são desenvolvidas nas áreas de Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software. 

Além do ICMC, o CEPID-CeMEAI conta com outras seis instituições associadas: o Centro de Ciências Exatas e Tecnologia da Universidade Federal de São Carlos (CCET-UFSCar); o Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica da Universidade Estadual de Campinas (IMECC-UNICAMP); o Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas da Universidade Estadual Paulista (IBILCE-UNESP); a Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Estadual Paulista (FCT-UNESP); o Instituto de Aeronáutica e Espaço (IAE); e o Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP).

Texto: Carla Monte Rey - Assessoria CEPID-CeMEAI

Fotos: João Terezani – Assessoria CEPID-CeMEAI

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Assessoria de Comunicação do CeMEAI: (16) 3373-6609

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