Biometria Comportamental em Dispositivos Móveis

Dissertação de Mestrado em Engenharia InformáticaCom o avanço da tecnologia, os dispositivos móveis de ecrã tátil tornaram-se uma das principais interfaces de interação entre humanos e tecnologia. A sua utilização abrange todos os estratos da sociedade, o que faz com que os ecrãs táteis sejam um instrumento relevante para estudar os mecanismos que influenciam a nossa forma de interagir com dispositivos móveis. Esta interação associada à utilização massiva destes dispositivos, permite a recolha de uma grande variedade de dados de interação dos utilizadores. Esta dissertação apresenta uma abordagem para formalizar padrões de interação baseados em dados biométricos comportamentais, que são recolhidos através dos ecrãs táteis, e permitem estudar diferentes fatores humanos. São apresentados dois casos de estudo em que esta abordagem foi aplicada, demonstrando a sua elevada versatilidade. O primeiro caso de estudo está relacionado com a estimulação da memória e como a idade e género influenciam a forma de interagir com dispositivos móveis. Este estudo é relevante na medida em que pode permitir o desenvolvimento de aplicações móveis que se adaptam aos utilizadores e às suas características. O segundo caso de estudo está relacionado com a autenticação contínua, sendo propostas duas abordagens diferentes para criar um sistema de autenticação que valida a identidade do utilizador. Este sistema irá permitir aumentar a segurança e a eficácia da autenticação, através da garantia de que as aplicações do smartphone só são acedidas por quem tem autorização para tal.With the advancement of technology, the touch screens of mobile devices have become one of the main interfaces for human-technology interaction. Its use covers all strata of society, making touch screens an important tool for studying the mechanisms that influence the way we interact with mobile devices. This interaction, associated with the massive use of these devices, allows the collection of a wide variety of biometric data. This dissertation presents a strategy to formalize patterns of interaction based on biometric data, which are collected through touch screens. Two case studies in which this approach is used are presented, demonstrating its high versatility. The first case study is related to memory stimulation and how age and gender influence the way we interact with mobile devices. This study is relevant as the development of mobile applications that adapt to users and their characteristics is becoming increasingly important. The second case study is related to continuous authentication, and two different approaches are proposed to create an authentication system that validates the identity of the user. This will increase the security and effectiveness of authentication by ensuring that mobile phone applications are only accessed by those authorized to do so

TINGKAT AKURASI METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI SIFAT KEPRIBADIAN BIG FIVE

Twitter merupakan salah satu media sosial yang populer di Indonesia. Setiap orang berbagi, dan mempublikasikan perasaan serta aktifitas keseharian yang secara sadar maupun tidak telah memberikan informasi. Informasi yang diberikan melalui postingan (tweet) dapat menggambarkan kepribadian yang dimiliki oleh seseorang. Setiap orang mempunyai pola kepribadian masing-masing. Tes psikologi merupakan salah satu cara untuk dapat mengetahui kepribadian seseorang, yaitu dengan melakukan tes tulis atau tes wawancara yang memakan banyak waktu serta tempat. Solusi dari permasalahan tersebut dengan memanfaatkan teknologi informasi. Berkembang pesatnya teknologi dan informasi membuat seseorang dapat mengetahui gambaran kepribadian yang dimiliki oleh orang lain dengan cara melakukan klasifikasi terhadap data postingan Twitter (tweet). Klasifikasi dilakukan dengan mengelompokkan kepribadian menjadi lima kelas (big five) diantaranya openness, concientiousness, extraversion, agreableness, neuroticism. Pada penelitian ini menggunakan metode SVM dan KNN dengan menggunakan 1500 tweet sebagai dataset dan 5 label kelas big five. Hasil dari penelitian ini, metode SVM memiliki nilai akurasi yang baik dan lebih tinggi daripada metode KNN dengan menghasilkan akurasi 92,667% dengan nilai parameter (C=1, γ=1) dan nilai threshold 0 pada pembagian data 70:30