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A lo largo de los años, los dispositivos móviles han experimentado avances significativos en funcionalidad y popularidad, mientras que las medidas de seguridad no han seguido el ritmo. Los teléfonos inteligentes ahora contienen inmensas cantidades de información confidencial, lo que hace que la seguridad sea una preocupación apremiante. Los investigadores han estado explorando la biometría fisiológica y del comportamiento para mejorar la seguridad de los dispositivos móviles. Estos métodos aprovechan características únicas del usuario, como patrones de escritura y rasgos faciales. La incorporación de algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo se ha mostrado prometedora para reforzar la seguridad. Es crucial continuar investigando estos enfoques para mejorar la seguridad de los dispositivos móviles en escenarios del mundo real.

En este contexto, un equipo de investigación de EE. UU. publicó un nuevo artículo para abordar la creciente brecha de seguridad en los dispositivos móviles. El documento tiene como objetivo revisar exhaustivamente el rendimiento de los métodos de autenticación basados ​​en biometría fisiológica y de comportamiento para mejorar la seguridad de los teléfonos inteligentes. Se basa en investigaciones previas en este campo e identifica tendencias en la dinámica de autenticación. Además, el estudio destaca que los esquemas híbridos que combinan características de aprendizaje profundo con clasificación de aprendizaje profundo/aprendizaje automático pueden mejorar significativamente el rendimiento de la autenticación.

A medida que el estudio profundiza en estos aspectos críticos de la seguridad de los dispositivos móviles, centraliza su investigación con la siguiente pregunta principal: «¿Cuáles son los métodos de autenticación biométrica más eficaces para dispositivos móviles y qué algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo funcionan mejor con estos métodos biométricos?». ?’ Los autores concluyeron que su extensa investigación sobre los algoritmos de aprendizaje profundo (DL) y aprendizaje automático (ML) en el contexto de la autenticación biométrica arrojó conocimientos cruciales. Descubrieron que la cuidadosa selección de algoritmos influye significativamente en el rendimiento de la autenticación, con las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN) emergiendo como líderes en el manejo de dinámicas fisiológicas y de comportamiento. CNN se destacó en el procesamiento de datos fisiológicos, como la autenticación facial y basada en huellas dactilares, mientras que RNN resultó invaluable para la dinámica de pulsaciones de teclas. Support Vector Machine (SVM) fue una opción sólida para la clasificación biométrica del comportamiento, particularmente en la dinámica del tacto, el movimiento y las pulsaciones de teclas. El estudio también señaló la creciente adopción de sistemas de autenticación híbridos, donde se utilizan algoritmos como CNN para la extracción de funciones. Estos enfoques híbridos, como CNN + LSTM para la dinámica de la marcha y CNN + SVM para la autenticación facial, resultaron prometedores para mejorar el rendimiento de la autenticación en varios escenarios.

Finalmente, el artículo también destaca varias limitaciones en los estudios que revisa:

1. Pequeños conjuntos de datos: muchos estudios utilizan pequeños conjuntos de datos, lo que puede obstaculizar la calidad y la generalización de los modelos de autenticación biométrica, en particular los modelos de aprendizaje profundo que requieren mayores volúmenes de datos.

2. Falta de pruebas de seguridad: muchos estudios no prueban sus modelos contra diversos ataques de seguridad, lo que potencialmente deja vulnerables los métodos de autenticación.

3. Escenarios restringidos: algunos estudios recopilan y prueban datos en escenarios restringidos donde los usuarios siguen instrucciones rígidas. Esto puede limitar la aplicabilidad de los modelos en el mundo real, ya que no tiene en cuenta la variabilidad en la forma en que las personas usan sus dispositivos.

Abordar estas limitaciones es crucial para mejorar la practicidad y la seguridad de los métodos de autenticación móvil biométrica.

En resumen, esta encuesta ofrece una visión integral de la autenticación biométrica móvil. Destaca la eficacia de los algoritmos de aprendizaje profundo, especialmente las CNN y RNN, en la autenticación tanto conductual como fisiológica. Los modelos híbridos, como CNN + SVM, son prometedores para mejorar el rendimiento. Según los autores del artículo, las investigaciones futuras deberían centrarse en los algoritmos de DL, ampliar los conjuntos de datos de alta calidad y garantizar escenarios de prueba realistas para aprovechar todo el potencial de la autenticación biométrica móvil.


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Mahmoud es un investigador de doctorado en aprendizaje automático. También posee un
Licenciatura en Ciencias Físicas y Maestría en
sistemas de telecomunicaciones y redes. Sus áreas actuales de
Las investigaciones se refieren a la visión por computadora, la predicción del mercado de valores y la profundidad.
aprendiendo. Produjo varios artículos científicos sobre la relación de personas.
identificación y estudio de la robustez y estabilidad de profundidades
redes.