Votre façon de manipuler votre téléphone en dit plus sur vous que vous ne pensez

Scanners d''empreinte digitale, systèmes de reconnaissance de l''iris et du visage - l''identification biométrique est en plein essor afin de répondre à la demande sans cesse croissante de systèmes de sécurité rapides et faciles à utiliser.

Différents mots de passe pour différents sites web. Les changer tous régulièrement. Les mémoriser tous. Et malgré toutes vos précautions, les sites sont piratés et les données divulguées, rendant la connexion aux sites Web et l''accès aux services souvent compliqués et risqués. La biométrique semble offrir des solutions solides. La reconnaissance vocale pour la banque à domicile, la reconnaissance faciale intégrée aux applications mobiles, la reconnaissance des empreintes digitales pour ouvrir votre téléphone – toutes ces fonctionnalités contribuent à accélérer notre interaction avec la technologie.

Mais, bien qu''elles nous libèrent de la tyrannie des mots de passe, ces techniques de sécurité peuvent être contournées. La technologie visant à créer des mesures de sécurité efficaces s''appuie sur un éventail complet de fonctionnalités d''où sont extraites des caractéristiques cohérentes conduisant à l''identification de l''individu. Plus les données glanées sont variées, meilleures sont les chances de créer des profils précis rendant le renforcement de la sécurité plus réaliste.

C''est ce que vient de faire le projet AMBER (Enhanced Mobile Biometrics) financé par l''UE. Le projet a montré qu''il peut, au moyen de plusieurs ensembles de données, identifier le sexe en décodant les gestes et en analysant la façon dont les utilisateurs font glisser les écrans. Dans un document récemment publié, l''équipe présente en détails le logiciel et le protocole utilisés pour la collecte de données, l''ensemble de caractéristiques extrait et l''analyse de l''apprentissage automatique qui en découle. Les résultats de cette analyse exploratoire ont confirmé la possibilité de prévoir le sexe des individus à partir de données issues des gestes, atteignant un taux de précision encourageant de 78 % à l''aide des données sur les gestes effectués dans deux directions différentes.

Les données des gestes de glissement ont été enregistrées à partir d''un smartphone Samsung GT-I9100 «Galaxy S2» et les chercheurs se sont concentrés sur 14 paramètres comme la vitesse moyenne, les distances d''arc, les angles par rapport au début et à la fin, la zone et la longueur. Les participants ont reçu l''instruction d''utiliser leur smartphone d''une main (de leur choix) dans l''orientation portrait, à l''aide du pouce de la même main pour interagir avec l''écran.

Ces données sont qualifiées de biométrie douce, et peuvent être utilisées pour stimuler l''interaction et améliorer la sécurité. Les caractéristiques de biométrique douce sont définies comme étant des «caractéristiques anatomiques ou comportementales qui fournissent certaines informations sur l''identité d''une personne, mais ne fournissent pas suffisamment de preuves pour déterminer son identité avec précision.» La biométrique classique compte l''empreinte digitale, la reconnaissance de l''iris et du visage.

L''équipe développe un logiciel qui non seulement identifie le sexe d''un individu à partir de la façon dont il fait glisser l''écran mais elle prend également en compte l''orientation dans laquelle la personne tient le téléphone et les mouvements du téléphone pendant son transport. La beauté de leur concept est que les capteurs nécessaires pour fournir les données sont déjà intégrés dans la plupart des téléphones et des tablettes.

Ils expliquent que les caractéristiques de biométrique douce peuvent permettre aux systèmes informatiques à écrans tactiles d''adapter leur interaction afin qu''elle corresponde mieux aux caractéristiques de l''utilisateur. Par ailleurs, ces informations pourraient également améliorer les performances des systèmes de biométrique d''authentification continue déployés dans les appareils à écran tactile.

Pour plus d''informations, veuillez consulter:
site web du projet

date d'une dernière modification: 2017-09-13 17:15:01
Commentaires


Privacy Policy