Feasibility analyses of gait biometrics through motion sensor data [recurso eletrônico] : toward robust user profiling = Análise da viabilidade de gait como biometria usando dados de sensores de movimento: em direção à criação de perfis robustos de usuário
Geise Kelly da Silva Santos
TESE
Inglês
T/UNICAMP Sa59f
[Análise da viabilidade de gait como biometria usando dados de sensores de movimento]
Campinas, SP : [s.n.], 2021.
1 recurso online (103 p.) : il., digital, arquivo PDF.
Orientadores: Anderson de Rezende Rocha, Tiago Fernandes Tavares
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação
Resumo: Dispositivos móveis estão se tornando cada vez mais ubíquos. Estão também sendo usados para tarefas que incluem dados sensíveis, tais como comunicação, armazenamento de dados de mídia pessoal e acesso à aplicativos de banco. Geralmente, a proteção desses dados é realizada à partir de senhas...
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Resumo: Dispositivos móveis estão se tornando cada vez mais ubíquos. Estão também sendo usados para tarefas que incluem dados sensíveis, tais como comunicação, armazenamento de dados de mídia pessoal e acesso à aplicativos de banco. Geralmente, a proteção desses dados é realizada à partir de senhas ou sistemas biométricos como por exemplo, reconhecimento de impressão digital. Entretanto, esses métodos normalmente autenticam o usuário somente no momento de desbloqueio da tela. Dessa forma, esses métodos necessitam ação direta do usuário e então, conhecimento deste sobre a autenticação. Esse fator faz com que estes mais susceptíveis à ataques em caso de roubo do dispositivo. Uma solução para evitar esse cenário é a utilização de métodos de autenticação contínua. Esses métodos realizam autenticação ao longo do tempo e são transparentes e ubíquos. Geralmente são baseados em características biométricas comportamentais. Nessa pesquisa de doutorado objetivamos realizar user profiling à partir de dados de sensores de movimento presentes em dispositivos móveis. Esta pesquisa compreende duas principais direções: (i) proposta de uma abordagem user-agnostic para autenticação baseada em traços de movimento; e (ii) investigação da confiabilidade e generalização de padrões de caminhada como traços biométricos capazes de distinguir indivíduos. Investigamos e propomos novos métodos para verificação da identidade do usuário usando características aprendidas à partir de dados de sensores de movimento. A maioria dos métodos da literatura de autenticação pelo modo de caminhar propõem métodos que realizam aprendizado específico por usuário. Essa estratégia demanda, no início da utilização do sistema, uma grande quantidade de dados do usuário. Em vez disso, propomos uma solução capaz de construir o user profiling por meio da extensão de um manifold aprendido usando um pequeno conjunto de usuários para usuários não presentes no treinamento desse manifold. Essa solução foi avaliada usando um protocolo cross-dataset e o treinamento desta foi realizado em uma configuração open-set para aproximar um cenário real. O perfil de usuário criado a partir de seus dados de movimento (motion-user profile) traz várias questões sobre a relação entre os movimentos biomecânicos realizados durante o caminhar e possíveis traços biométricos. Analisamos os fatores associados com utilizar gait como biometria para identificar e reconhecer usuários. Investigações foram definidas visando responder questões sobre a confiabilidade e generalização de usar os padrões de caminhada de cada pessoa, os quais foram capturados por diferentes modalidades de sensores de movimento, para aprender traços de identidade suficientes para diferenciar indivíduos
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Abstract: Mobile devices are ubiquitous and used for data-sensible activities such as communication, personal media storage, and banking. The protection of such data commonly relies upon passwords and biometric traits, such as fingerprints. However, these methods usually authenticate the user only...
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Abstract: Mobile devices are ubiquitous and used for data-sensible activities such as communication, personal media storage, and banking. The protection of such data commonly relies upon passwords and biometric traits, such as fingerprints. However, these methods usually authenticate the user only when the screen is unlocked. Therefore, it requires user action and awareness about the authentication process, being susceptible to attacks in case of theft. Avoiding this scenario requires continuous authentication methods, that is, methods that work overtime and rely on transparency and ubiquity, usually based on behavioral biometrics. This Ph.D. research aims at performing user profiling based on motion sensor data acquired using mobile devices. This relies upon two main branches: (i) design of an user-agnostic approach to identity verification based on motion traits; and (ii) reliability and generalization investigation of walking patterns to learn identify characteristics capable of distinguishing individuals. We investigate and propose novel methods for identity verification from traits acquired by motion sensors. Most gait literature proposes authentication methods that perform specific user training. This demands, in the beginning, a large amount of user data. Instead, we propose a user profiling manifold from a small user subset and extend this learning to unknown users. This solution is evaluated in a cross-dataset protocol and open-set setup to approximate daily life conditions. The motion-user profile leverages several questions about the relation of human walking movements to biometric traits. We analyze the factors associated with using gait as a biometric trait to identify and recognize individuals. Investigations are parametrized to answer questions about the reliability and generalization of using walking patterns, which were captured by different modalities of motion sensors, to learn identity traits capable of distinguishing individuals
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Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
Rocha, Anderson de Rezende, 1980-
Orientador
Tavares, Tiago Fernandes, 1984-
Coorientador
Ponti, Moacir Antonelli
Avaliador
Silva, Diego Furtado
Avaliador
Cunha, Sergio Augusto, 1959-
Avaliador
Feasibility analyses of gait biometrics through motion sensor data [recurso eletrônico] : toward robust user profiling = Análise da viabilidade de gait como biometria usando dados de sensores de movimento: em direção à criação de perfis robustos de usuário
Geise Kelly da Silva Santos
Feasibility analyses of gait biometrics through motion sensor data [recurso eletrônico] : toward robust user profiling = Análise da viabilidade de gait como biometria usando dados de sensores de movimento: em direção à criação de perfis robustos de usuário
Geise Kelly da Silva Santos