sistemas de classificação para verificação de usuário utilizando biometria comportamental...
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Slides da qualificação de doutorado com tema em aplicação de sistemas de classificadores em biometrias multimodais canceláveis canceláveis. O uso da nossa abordagem alcançou uma taxa de erro igual de 3% em uma biometria touchscreen cancelável.TRANSCRIPT
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Marcelo Damasceno
Orientação: Anne Canuto
Marcelo Damasceno
Orientação: Anne Canuto
Sistemas de Classificação para Verificação de Usuários Utilizando
Biometria Comportamental Cancelável
Sistemas de Classificação para Verificação de Usuários Utilizando
Biometria Comportamental Cancelável
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FUND
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AÇÃO
TEÓRI
CA
FUND
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AÇÃO
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INTRODUÇÃO
INTRODUÇÃO
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PROPOST
A
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RESULTADOS
RESULTADOS
CONCLUSÕ
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ES
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INTRODUÇÃO
INTRODUÇÃO
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VERIFICAÇÃO DE USUÁRIOSVERIFICAÇÃO DE USUÁRIOS
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BIOMETRIABIOMETRIA
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NUNCA MAIS?NUNCA MAIS?
USUÁRIO/SENHA
USUÁRIO/SENHA
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MOTIVAÇÃOMOTIVAÇÃO
Senhas são fáceis de serem adivinhadas por ataques de força bruta oudicionário.
Se roubados, dados biométricos são difíceis de serem recadastrados
Apresentar um método viável de verificar usuários a partir do uso dodiversas modalidades comportamentais,
utilizando dados protegidos (canceláveis).
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OBJETIVOSOBJETIVOS
1- Avaliação de Biometrias Comportamentais que tenha boaprecisão, sem ser intrusiva;
2- Processamento das biometrias escolhidas
3- Determinação e implementação de arquiteturas de classificadores;
4- Desenvolvimento de sistemas biométricos utilizandobiometrias comportamentais canceláveis;
5- Análise e comparação do sistema levando em conta:(1) Comitês; (2) Dados Originais vs. Canceláveis;
(3)Multimodal vs. Unimodal
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FUND
AMENT
AÇÃO
TEÓRI
CA
FUND
AMENT
AÇÃO
TEÓRI
CA
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Aprendizagem de MáquinaAprendizagem de Máquina
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Comitês de ClassificadoresComitês de Classificadores
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Métodos de CombinaçãoMétodos de Combinação
Bagging: Treina cada classificador com uma seleção randômica dos dados
Boosting: Organiza o comitê de forma serial. As instâncias classificadas erroneamente tem mais probabilidade
de ser escolhida novamente.
Votação: O resultado é decidido pela maioria dos componentes.
Stacking: Treinamento de um algoritmo de aprendizagem para combinar as predições dos classificadores componentes
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BIOMETRIABIOMETRIA
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BIOMETRIAFÍSICA
BIOMETRIAFÍSICA
ÍRIS FACE
DIGITAIS
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BIOMETRIACOMPORTAMENTALBIOMETRIACOMPORTAMENTAL
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SISTEMASMULTIMODAIS
SISTEMASMULTIMODAIS
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BIOMETRIAS CANCELÁVEISBIOMETRIAS CANCELÁVEIS
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Funções de TransformaçãoFunções de Transformação
Interpolação: Baseia-se em interpolações polinomiais. Extrai-se pontos de função a partir da interpolação dos atributos
BioHashing: Transforma dos dados originais em uma sequência binária não inversível
BioConvolving: As funções são criadas através da combinação linear dassub-partes do template biométrico.
Soma Dupla: Consiste na soma dos atributos com dois outros atributos da mesma amostra
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É POSSÍVEL DESENVOLVER UM VERIFICADOR DE USUÁRIOS
SEGURO USANDO O COMPORTAMENTO?
É POSSÍVEL DESENVOLVER UM VERIFICADOR DE USUÁRIOS
SEGURO USANDO O COMPORTAMENTO?
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TRAB
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S
RELAC
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OS
TRAB
ALHO
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IONAD
OS
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Moskovitch et al. (2009) discute o problema de roubo de identidade de usuários e propõe o uso da interação teclado/mouse.
Brunelli e Falavigna (1995) descreve um sistema biométrico multimodal para a identificação de pessoas utilizando face e voz.
BioID (FRISCHHOLZ; DIECKMANN, 2000), um produto comercial, usa voz, movimento dos lábios e face na verificação de usuários
Reconhecimento MultiModalReconhecimento MultiModal
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Martinez-Diaz et al. (2010) apresenta uma base de dados de senhas gráficas: doodle e assinaturas feitas utilizando os dedos.
Yu, Tan e Tan (2006) propõe um framework para comparar a performance de diferentes algoritmos para o reconhecimento
do andar de pessoas.
Killourhy e Maxion (2009) apresenta em seu artigo as performances de diversos algoritmos de reconhecimento
de dados de digitação.
Biometria ComportamentalBiometria Comportamental
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(NANNI; LUMINI, 2006) apresenta em seu trabalho um sistema de autenticaçãode assinaturas. Os templates dos dados biométricos canceláveis:
BioHashing e o BioConvolving.
Em (PINTRO; CANUTO, 2012) é apresentado uma análise da aplicação de comitês em reconhecimento de dados biométricos físicos canceláveis
Em (CANUTO; PINTRO; XAVIER-JUNIOR,2013) investiga-se a performance de diferentes modos de fusão em dados multimodais canceláveis físicos.
Biometrias CanceláveisBiometrias Canceláveis
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O trabalho de Allano et al. (2006) é um estudo do uso de Biometrias Comportamentais MultiModais.
Os autores testam um número de técnicas de fusão de score como solução na autenticação biométrica multimodal.
Crawford, Renaud e Storer (2013) apresentam um framework para autenticação contínua e transparente em dispositivos móveis.
Os autores asseguram a privacidade do usuário pois a coleta e a autenticação é feita diretamente no dispositivo.
Bo et al. (2013) apresenta um o uso de autenticadorde usuários que utiliza os dados da tela tátil e dos sensores.
O ineditismo de seu trabalho é seu estudo abordatanto o uso do telefone de forma estática, quanto em movimento.
Biometrias Comportamentais MultiModaisBiometrias Comportamentais MultiModais
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Não foi encontrado nenhum trabalho que utilize
biometrias comportamentais em uma
abordagem cancelável!
Não foi encontrado nenhum trabalho que utilize
biometrias comportamentais em uma
abordagem cancelável!
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PROPOST
A
PROPOST
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Aplicação de classificadores,incluindo comitês, para a verificação de usuários
baseado em biometria comportamental multimodal.
Aplicação de classificadores,incluindo comitês, para a verificação de usuários
baseado em biometria comportamental multimodal.
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KNN
MLP
Naive-Bayes
SVM
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Componentes Base
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Bagging
kNN
Logistics
Votação
Bagging
kNN
Logistics
Votação
Comitês – Métodos de Fusão
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RESULTADOS
RESULTADOS
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Base de Dados composto por interações em uma tela Touch-Screen
O TouchAnalytics é composto por 30 atributos e todos os atributos são derivados dos traçados gerados por 41 usuários.
1. Inter Session: O objetivo é autenticar os usuários através de múltiplas sessões
realizadas no mesmo dia.
2. Inter Week: A meta é autenticar os usuários em duas semanas distintas (o
período de tempo entre essas duas sessões é de uma semana).
3. Intra Session: Todos os dados do usuário são usadas no processo,
independente do tempo.
Touch AnalyticsTouch Analytics
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“An Empirical Analysis of Cancellable Transformations in a Behavioral Biometric Modality” (DAMASCENO;CANUTO, 2013) foi publicado
nos anais da 13ª Conferencia Internacional em Sistemas Inteligentes Híbridos.
“An EmpiricalAnalysis of Ensemble Systems in Cancellable Behavioural Biometrics:a Touch Screen Dataset” (DAMASCENO; CANUTO, 2014)
publicado nos anais da Conferência Internacional Conjunta em Redes Neurais (IJCNN 2014).
PublicaçõesPublicações
An Empirical Analysis of Ensemble Systems for Revocable Behavioural Biometric Verification ((DAMASCENO; CANUTO, 2014a),
Journal of Information Assurance and Security, a ser publicado.
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Session OriginalInterporlação BioHashing
BioConcolving
Soma Dupla
IS 1.36% 42.26% 31.44% 2.57% 9.61%
kNN IW 1.14% 38.99% 32.48% 3.23% 9.72%
ITS 1.36% 9.43% 33% 3.60% 9.08%
IS 9.04% 41.86% 32.31% 1.85% 12.48%
SVM IW 9.04% 39.41% 29.84% 3.11% 12.54%
ITS 9.04% 11.91% 29.08% 3.18% 11.80%
Taxa de Erro Igual- Traços Verticais (Rolagem)
An Empirical Analysis of cancellable Transformations in a Behavioral Biometric Modality
An Empirical Analysis of cancellable Transformations in a Behavioral Biometric Modality
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Taxa de Erro Igual- Traços HorizontaisSessionOriginalInterpolação Bio
HashingBio
ConnvolvingSomaDupla
IS 1.99% 42.26% 33.58% 0.258% 10.08%
kNN IW 2.07% 49.70% 35.19% 0.253% 9.47%
ITS 1.99% 11.12% 34.10% 0.22% 9.87%
IS 17.43% 41.86% 38.82% 0.64% 21.56%
SVM IW 17.43% 41.86% 41.02% 0.44% 22.45%
ITS 17.43% 24.77% 41.43% 0.52% 22.26%
Taxa de Erro Igual- Traços Horizontal
An Empirical Analysis of Cancellable Transformations in a Behavioral Biometric Modality
An Empirical Analysis of Cancellable Transformations in a Behavioral Biometric Modality
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BioConvolving e DoubleSum têm desempenho similar quando comparado com os dados originais.
A base de dados BioConvolving tem quatro resultados estatisticamente semelhantes e seis estatisticamente melhores.
Soma dupla tem cinco resultados estatisticamente semelhantes, de 9 casos possíveis.
BioConvolving traz resultados estatisticamente semelhantesusando k -NN e melhores resultados estatisticamente usando SVM.
DiscussãoDiscussão
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Os boxplots dos dados originais tem mais outliers (pontos no gráfico) do que osboxplots do BioConvolving.
BioHashing exibem resultados muito dispersos, ou seja,os whiskeys são muito longos e a altura das caixas são maiores.
![Page 40: Sistemas de Classificação para Verificação de Usuário Utilizando Biometria Comportamental Cancelável](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022060115/557c4e85d8b42a67358b50bf/html5/thumbnails/40.jpg)
Os boxplots do SVM tem whiskeysmais longos que os visualizados nos boxplots do k -NN
SVM no conjunto de dados Original. Em todos os experimentos este classificador foi pior que o k -NN
![Page 41: Sistemas de Classificação para Verificação de Usuário Utilizando Biometria Comportamental Cancelável](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022060115/557c4e85d8b42a67358b50bf/html5/thumbnails/41.jpg)
As funções Interpolação e BioHashing teve os piores resultados.
Interpolação na amostra de Intra Session teve umaperformance similar a Soma Dupla.
![Page 42: Sistemas de Classificação para Verificação de Usuário Utilizando Biometria Comportamental Cancelável](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022060115/557c4e85d8b42a67358b50bf/html5/thumbnails/42.jpg)
Método OriginalInterpolation BioHashing
BioConvolving
Soma Dupla
Bag_6_k 7.6 ±4.8 8.9 ±5.4 32.3 ±12.6 3.3 ±10.7 8.7 ±5.5
Bag_12_k 7.4 ±4.9 8.6 ±5.1 32.4 ±12.4 3.2 ±10.8 8.6 ±5.4
Bag_6_S 9.2 ±6.4 12.4 ±8.2 32.4 ±19 2.3 ±7.8 11.9 ±8.1
Bag_12_S 9.2 ±6.4 12.3 ±8 31.2 ±15.5 2.1 ±7.8 11.7 ±8.3
Stack_kSk 7.8 ±5.1 10 ±6.3 32.3 ±13.1 3.4 ±10.6 10 ±6.5
Stack_kSL 7.2 ±4.7 9 ±5.5 32.7 ±12.7 3.4 ±10.9 9.1 ±5.8
Voting 8.9 ±6.4 10.9 ±6.7 32.6 ±12.6 3.6 ±11 11.4 ±7.5
Taxa de Erro Igual- Traços Verticais (Rolagem)
An Empirical Analysis of Ensemble Systems in Cancellable Behavioural Biometrics: a Touch Screen Dataset
An Empirical Analysis of Ensemble Systems in Cancellable Behavioural Biometrics: a Touch Screen Dataset
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Método OriginalInterpolation
BioHashing
BioConvolving
Soma Dupla
Bag_6_k 8 ±4.5 10.6 ±6.3 32.8 ±9.8 0.1 ±0.3 8.7 ±4.8
Bag_12_k 7.7 ±4.3 10.3 ±6.2 32.8 ±10.2 0.1 ±0.3 8.6 ±4.6
Bag_6_S 11.1 ±7.3 16.1 ±9 34.4 ±17.7 0.4 ±0.5 13.3 ±8.4
Bag_12_S 11.7 ±7.8 16.1 ±9.2 33.5 ±26 0.3 ±0.4 13.1 ±8.5
Stack_kSk 8.5 ±4.9 12.1 ±7.3 34 ±9.5 0.2 ±0.4 10.7 ±6.3
Stack_kSL 7.7 ±4.5 10.8 ±6.7 33.1 ±10 0.2 ±0.4 9.6 ±5.4
Voting 9.7 ±5.8 13.7 ±7.1 33.5 ±9.7 0.2 ±0.4 11.9 ±6.9
Taxa de Erro Igual- Traços Horizontais
An Empirical Analysis of Ensemble Systems in Cancellable Behavioural Biometrics: a Touch Screen Dataset
An Empirical Analysis of Ensemble Systems in Cancellable Behavioural Biometrics: a Touch Screen Dataset
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Comitês gerados com a função Interpolação e Soma Duplatem resultados estatíticos similares comparados com
os alcançados com os dados originais
BioConvolving são melhores estatisticamente que os observados utilizando os dados originais para ambos os traços
(vertical e horizontal) e comitês.
O uso de comitês utilizando biometrias comportamentais canceláveis não diminuem a performance comparando-os com os dados originais.
O método de combinação Bagging foi superior aosoutros dois métodos.
DiscussãoDiscussão
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An Empirical Analysis of Ensemble Systems for Revocable Behavioural Biometric VerificationAn Empirical Analysis of Ensemble Systems for Revocable Behavioural Biometric Verification
Neste artigo, extedemos os resultados publicados no HIS.Nós adicionamos um comparativo de single e ensemble.
Bagging com 6 e 12 classificadores (k-NN e SVM)
Stacking e Voting construído com 6 classificadores comproporção meio a meio (k-NN -- SVM)
K-NN como algoritmo agregador (Stacking_kSk) e Regressão Logistica (Stacking_kSL)
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An Empirical Analysis of Ensemble Systems for Revocable Behavioural Biometric VerificationAn Empirical Analysis of Ensemble Systems for Revocable Behavioural Biometric Verification
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An Empirical Analysis of Ensemble Systems for Revocable Behavioural Biometric VerificationAn Empirical Analysis of Ensemble Systems for Revocable Behavioural Biometric Verification
Ensemble/Data
Original
Interpolation
BioHashing
BioConvolving
DoubleSum
Bagging_6 1S 1S 1K 2 1S
Bagging_12
1S 1S 1K 2 1S
Stacking_kSk
1S 1S 2 2 1S
Stacking_kSL
1S 2 2 2 2
Voting 1S 1S 2 2 1S
Total 5 6 8 10 6
Análise Comparativa dos comitês e classificadores únicos no conjunto Scrooling
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An Empirical Analysis of Ensemble Systems for Revocable Behavioural Biometric VerificationAn Empirical Analysis of Ensemble Systems for Revocable Behavioural Biometric Verification
Ensemble/Data
Original
Interpolation
BioHashing
BioConvolving
DoubleSum
Bagging_6 1S 1S 2 1S 1S
Bagging_12
1S 1S 2 2 1S
Stacking_kSk
1S 1S 2 2 1S
Stacking_kSL
1S 2 2 2 2
Voting 1S 1S 2 2 1S
Total 5 6 10 9 6
Análise Comparativa - comitês e classificadores únicos no conjunto Horizontal
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Esses resultados demonstram que podemos utilizarcomitês em dados canceláveis ao invés de dados originais
Os comitês oferecem melhor performance que osclassificadores únicos
DiscussãoDiscussão
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CONCLUSÕ
ES
CONCLUSÕ
ES
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Este trabalho propõe a utilização de classificadores e biometrias comportamentais revogáveis multimodais
Inclusão de novas modalidades biometrias comportamentais e seleção de modalidadesbiométricas em tempo de execução e
fusão de dados biométricos.
Pode-se induzir pelos resultados já alcançados que o uso de sistemas multimodais em biometrias comportamentais
canceláveis é promissor
Obtivemos resultados superiores ou iguais aos encontrados com o uso dos classificadores nos dados originais.
ConclusãoConclusão
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É POSSÍVEL DESENVOLVER UM VERIFICADOR DE USUÁRIOS
SEGURO USANDO O COMPORTAMENTO!
É POSSÍVEL DESENVOLVER UM VERIFICADOR DE USUÁRIOS
SEGURO USANDO O COMPORTAMENTO!
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CronogramaCronograma
Tarefas/Semestre 2014.2
2015.1
2015.2
Levantamento de outras biometrias comportamentais
Fusão das biometrias comportamentais selecionadas
Aplicação das funções canceláveis na base multimodal
Análise dos experimentos realizados na base original
Escrita da Tese
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