Autenticación de usuario basada en interacción táctil sobre smartphones con redes neuronales profundas
Autor (es)
Martínez Guérin, VíctorDirector (es)
Fiérrez Aguilar, JuliánEntidad
UAM. Departamento de Tecnología Electrónica y de las ComunicacionesFecha de edición
2021-05Materias
Aprendizaje profundo; LSTM; Biometría; TelecomunicacionesNota
Trabajo Fin de Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de TelecomunicaciónEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Resumen
Este trabajo de fin de grado pretende estudiar en qué medida pueden servir los avances
recientes en redes neuronales profundas en autenticación activa. Específicamente se hace uso de
redes LSTM con el objetivo de autenticar usuarios en base a datos de interacción táctil obtenida
del uso habitual y no restringido de smartphones. Concretamente se desarrolla una red neuronal
siamesa que aprende de la base de datos para uso no comercial llamada UMDAA-2 (University
of Maryland Active Authentication Dataset 02) de la Universidad de Maryland. Esta red será
testada de dos formas, una en la que la red es entrenada con información de todos los usuarios
de la base de datos, y otra en la que algunos usuarios son desconocidos, siendo este ultimo un
escenario más realista y exigente. Los resultados obtenidos indican que la red tiene un cierto
grado de éxito y sugieren que se deben de seguir profundizando en este tipo de técnicas frente a
enfoques más tradicionales.
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