Autenticación basada en el comportamiento al caminar

Existe una necesidad de poder autenticar a un usuario y así saber si tiene permisos de acceso o modificación de recursos que se desean proteger, para esto, existen múltiples métodos como lo pueden ser las autenticaciones de usuario y contraseña o un código pin, un ejemplo que ilustra lo anterior es el de los cajeros automáticos que consiste en una contraseña de 4 dígitos. Hay múltiples tipos de ataques que pueden poner en riesgo las medidas de seguridad tomadas y mecanismos en respuesta a estos ataques. Sin embargo, las soluciones propuestas pueden ser más complejas y por lo tanto pueden causar incomodidad o fricción en sus usuarios, para usuarios desprevenidos esto puede significar que no se use ningún método para proteger su información. Para los métodos de autenticación, hay 3 elementos que pueden ser usados, se puede usar algo que el usuario conoce, por ejemplo, una contraseña. Adicionalmente puede ser algo que el usuario tiene, como una tarjeta de identificación o una llave física. También puede tratarse de algo que el usuario es, o una característica de este, y ahí entran factores como las huellas dactilares o estructura facial. En el caso de este proyecto, se busca revisar un caso particular de autenticación basada en el comportamiento de un individuo: autenticación basada en el comportamiento de un usuario al caminar. Se quiere revisar cómo se puede construir una representación de este comportamiento y qué tan eficaz es. Para poder analizar este comportamiento, se desarrolló una aplicación móvil para la recolección de los datos del acelerómetro. Estos datos son procesados para generar un perfil. Luego se usan múltiples métodos de clasificación y separación de los datos en ventanas para determinar si al ingresar nuevos datos, estos pertenecen al usuario correcto. Se buscó realizar un análisis y ver si este método presenta errores a la hora de clasificar correctamente los datos de prueba de tal manera que se pueda determinar la viabilidad del método.

• Autores: Hamilton Smith Santa Cruz, Gabriel
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/53591
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/53591
• Palabra clave: Identificación; Protección de datos; Seguridad en computadores; Aplicaciones móviles; Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/