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Biometria adaptativa identifica usuários com maior precisão

Publicado em Tecnologia, USP Online Destaque por em

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.

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”, para evitar que as informações do computador ou da sua conta bancária, por exemplo, não sejam compartilhadas.

Mas alguma vez você já prestou atenção na maneira como digita esses números? O tempo que leva entre um e outro dígito, se você troca de dedo para apertar a tecla ou algo assim? Detalhes que passam despercebidos para muitos de nós. Há porém quem trabalhe usando esse tipo de dado como base. Para 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.

Foto: Pedro Bolle  / USP Imagens
Foto: Pedro Bolle / USP Imagens

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 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.”

Foto: Divulgação
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O estudante começou a pós-graduação no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP 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

portal20150727_3O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no ICMC, 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 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 (IME) da USP.

Carla Monte Rey / Assessoria CeMEAi

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