p Pesquisadores da Sapientia University na Romênia e da Université de Lyon realizaram recentemente uma avaliação de desempenho do uso irrestrito do mouse para detecção de impostores. Suas descobertas, pré-publicado no arXiv, sugerem que as ações de arrastar e soltar do mouse são as mais úteis para detectar intrusos. p Dinâmica do mouse, um meio de identificação biométrica com base nas interações características dos usuários com o mouse, é uma área de pesquisa amplamente inexplorada. Como resultado, conjuntos de dados contendo dados de uso irrestrito do mouse ainda são extremamente escassos.

p O conjunto de dados Balabit, lançado pela empresa homônima em uma competição de ciência de dados em 2016, poderia ser considerado o primeiro adequado, conjunto disponível publicamente de dados irrestritos de uso do mouse. Os pesquisadores usaram este conjunto de dados para avaliar a dinâmica do mouse para detecção de intrusão.

p Margit Antal, um dos pesquisadores que realizou o estudo, disse ao TechXplore, “Em 2017, Fui convidado para a INSA Lyon University por um dos meus ex-alunos, Elod Egyed-Zsigmond, quem é co-autor do artigo. No passado, Estive envolvido em vários programas de pesquisa comportamental relativos à biometria do toque, dinâmica de pressionamento de tecla, assinaturas online, etc, e eu tinha experiência nesta área, então eu queria aplicar minha experiência em outro tipo de biometria. Eu propus a dinâmica do mouse para Elod e concordamos em explorar este tópico juntos. "

p Depois de realizar uma revisão inicial da literatura, Egyed-Zsigmond e Antal perceberam que a pesquisa da dinâmica do camundongo tinha várias áreas inexploradas. Primeiro, exaustivos conjuntos de dados públicos contendo dados gerais de uso do mouse eram extremamente raros. Segundo, perceberam que ainda não havia pesquisas reproduzíveis com base nesses dados.

p "Eu deveria, Contudo, mencionar que realmente aprecio o trabalho de Ahmed Awad E. Ahmed e Issa Traore, "Antal disse." Seu conjunto de dados é público. Contudo, ele contém dados pré-processados ​​em vez de dados brutos do mouse. "

p Um dos principais objetivos do estudo de Antal e Egyed-Zsigmond foi descobrir quantos dados de uso do mouse são necessários para a autenticação do usuário. Eles, portanto, estudaram o efeito de usar um conjunto de ações do mouse, como movimentos do mouse ou arrastar e soltar, para autenticação.

p "Também queríamos descobrir qual tipo de ação do mouse é mais específica do usuário, entre movimentos simples do mouse que não terminam em um clique do mouse, movimentos do mouse terminando em um clique do mouse, ou ações de arrastar e soltar, - disse Antal. - Finalmente, também estudamos o efeito da suavização dos dados sobre o desempenho do sistema. "

p Suas avaliações sugerem que 10 a 20 ações do mouse são necessárias para uma autenticação eficaz do usuário da dinâmica do mouse. Além disso, as ações de arrastar e soltar do mouse provaram ser as mais eficazes para detectar impostores.

p "Outros pesquisadores também investigaram nossa primeira questão, ou seja, a quantidade de dados do mouse necessários para a detecção de intrusão, "Antal disse." Nossas descobertas, em linha com pesquisas de ponta, sugerem que cerca de 10 a 20 ações do mouse são necessárias para uma autenticação precisa do usuário. Para o melhor de nosso conhecimento, fomos os primeiros a investigar a especificidade do usuário para diferentes tipos de ações do mouse, descobrindo que as ações de arrastar e soltar do mouse são as mais específicas do usuário. "

p A pesquisa de Antal e Egyed-Zsigmond reuniu informações valiosas sobre a dinâmica do mouse como uma ferramenta para detecção de intrusão. Suas descobertas podem inspirar pesquisas futuras e informar o desenvolvimento de novas aplicações biométricas. Em outro estudo, que ainda não foi publicado, os pesquisadores também compilaram seu próprio conjunto de dados de uso do mouse e o avaliaram.

p "Os resultados dessas avaliações são semelhantes aos coletados usando o conjunto de dados Balabit, apesar do fato de que o novo conjunto de dados contém dados de mais usuários, "Disse Antal." Este resultado é muito encorajador. Também começamos a aplicar o aprendizado profundo para extração de recursos, explorando se os recursos produzidos com o aprendizado profundo poderiam ser melhores do que os feitos à mão. " p © 2018 Tech Xplore