Verificación de identidad mediante análisis biométrico basado en la dinámica del tecleo

RESUMEN : Los cursos virtuales, son una estrategia que busca ampliar la cobertura del sistema educativo y aunque este tipo de estrategias favorecen a la comunidad en general, también generan diversas problemáticas, que involucran el fraude en actividades evaluativas. El problema principal de este tipo de fraude es que el usuario desea ser suplantado, con el fin de obtener mejores resultados en las calificaciones del curso, por ende, se hace necesario diseñar un sistema en el cual se logre detectar la identidad del usuario a través de un identificador intransferible. En este trabajo se propone un sistema de verificación de identidad, basado en la dinámica con la que teclea el usuario, lo cual permite que, aunque el usuario desee ser suplantado, se logre detectar el fraude. La dinámica de tecleo, es un patrón característico de cada persona, el cual no puede ser transferido de una persona a otra, pues depende de factores neurofisiológicos propios de cada uno. La metodología general de este trabajo consiste en construir y almacenar un modelo de tecleo del usuario, cuando este se registra. Posteriormente cuando el usuario ingresa a la plataforma, el sistema extrae el modelo de tecleo y lo compara con el modelo generado en el registro. Basado en la similitud de dichos modelos, el sistema decide si se trata de un intruso, o si por el contrario se trata de un usuario válido. El modelo se probó para dos casos específicos, cuando el modelo de tecleo, en el ingreso, se genera a partir de textos iguales o similares a los textos del registro y cuando el modelo, del ingreso, se genera a partir de un texto diferente al del registro. Los resultados mostraron un buen desempeño para verificar usuarios según su forma de teclear, lo cual motivó al desarrollo de la aplicación Web VIUT (Verificación de identidad usando tecleo), la cual es una plataforma Web que permite el registro y el ingreso de usuarios, con el fin de verificar la identidad del usuario de manera no intrusiva. Aunque este sistema está basado en un identificador biométrico comportamental, lo que lo hace sensible a los cambios transitorios del usuario, se logran tasas de falsos positivos de 12% y tasas de falsos negativos de hasta un 10 %, lo que lo hace un sistema con un buen desempeño, que no requiere hardware adicional y que permite que el usuario no se percate si está siendo verificado. Otro resultado de este trabajo, es una base de datos de tecleo, la cual consta de hasta 170 usuarios, con por lo menos 141780 tecleos

Análisis y cuantificación de metales pesados (Pb, Cd, Ni y Hg) en agua, sedimentos y bioacumulación en la especie Rhandia Wagne (Barbudo) del Río Cauca en el muncipio de la Virginia

A lo largo y ancho de la cuenca del río Cauca, se han llevado a cabo un sin número de actividades industriales (minería, industria de alimentos, de fertilizantes, entre otras) que han contribuido con el crecimiento y desarrollo de las regiones que éste recorre. Dichas actividades han generado un impacto ambiental negativo a lo largo del río Cauca: deforestación, destrucción de hábitats naturales y contaminación de sus aguas son algunos de los problemas que se pueden observar a simple vista (figura 1), los cuales a su vez han tenido influencia directa sobre la economía y salud de los grupos poblacionales que habitan en sus laderas, las cuales viven de actividades laborales tales como la pesca y la extracción de arena (figura 2), y que a su vez también generan un impacto sobre el río Cauca. Por lo anteriormente descrito, se hace necesario y es de gran importancia el estudio de las sustancias químicas implicadas en los procesos industriales llevados a cabo en las laderas del río Cauca. En el presente trabajo se evaluó la presencia de metales pesados (Cd, Ni, Pb, Hg), en el agua y sedimento del río Cauca sector la Virginia y su tributario el río Risaralda, a su vez la presencia de estos (Cd, Ni, Pb, Hg) en los peces de la especie Rhandia wagne, (Barbudo). Para tal fin se realizaron 4 muestreos durante tres meses. La extracción de los analitos se llevó a cabo siguiendo dos metodologías: mediante una digestión ácida y la otra por calcinación de las muestras, teniendo mejores resultados por medio de la digestión ácida; a su vez, la cuantificación de los analitos se realizó empleando dos metodologías de análisis diferentes: por absorción atómica de llama y de horno de grafito, encontrando que la metodología analítica que ofrecía los mejores resultados fue absorción atómica por llama. La extracción del mercurio se realizó por medio de una digestión ácida en frio, reduciendo toda la materia orgánica con permanganato de potasio y ácido sulfúrico y para la cuantificación de éste, se empleó la técnica de absorción atómica por generador de hidruros. Dentro de los resultados obtenidos, no se detectó presencia de cadmio (Cd), níquel (Ni) y plomo (Pb) en el agua; en las diferentes muestras analizadas en el pez, la concentración hallada de cadmio (Cd) fue de: músculo 0.18 mg/Kg, branquias 0.45 mg/Kg y en el hígado 0.75 mg/Kg. En el sedimento hubo presencia de los tres metales antes mencionados (Cd, Ni, y Pb), siendo la concentración de níquel (Ni) 41.87 mg/Kg. Con los resultados obtenidos en la investigación se hace una comparación de la concentración de los metales en estudio frente normas nacionales e internacionales encontrando que el cadmio en el pez en el músculo 0.18 mg/Kg, branquias 0.45 mg/Kg y en el hígado 0.75 mg/Kg supera lo establecido por el ministerio del medio ambiente en 0.41 mg/Kg. También se realizo una comparación con estudios similares realizados a nivel nacional, y por último se dan algunas recomendaciones para llevar a cabo monitoreos a futuro a la cuenca en estudio

Verificación de identidad en la educación virtual mediante análisis biométrico basado en la dinámica del tecleo

Virtual education has become one of the tools most widely used by students at all educational levels, not just because of its convenience and flexibility, but also because it can expand educational coverage. All these benefits also bring along multiple issues in terms of security and reliability in the evaluation the of student’s knowledge because traditional identity verification strategies, such as the combination of username and password, do not guarantee that the student enrolled in the course really takes the exam. Therefore, a system with a different type of verification strategy should be designed to differentiate valid users from impostors. This study proposes a new verification system based on distances computed among Gaussian Mixture Models created with different writing task. The proposed approach is evaluated in two different modalities namely intrusive verification and non-intrusive verification. The intrusive mode provides a false positive rate of around 16 %, while the non-intrusive mode provides a false positive rate of 12 % In addition, the proposed strategy for non-intrusive verification is compared to a work previously reported in the literature and the results show that our approach reduces the equal error rate in about 24.3 %. The implemented strategy does not need additional hardware; only the computer keyboard is required to complete the user verification, which makes the system attractive, flexible, and practical for virtual education platforms.La educación virtual se ha convertido en una de las herramientas más utilizadas por los estudiantes en todos los niveles educativos, no solo por la comodidad y la flexibilidad, sino también por la posibilidad de ampliar la cobertura educativa en una población. Todos estos beneficios traen consigo múltiples problemas de seguridad y confiabilidad a la hora de evaluar el proceso de aprendizaje del estudiante, ya que las estrategias tradicionales de verificación de identidad, como la combinación de nombre de usuario y contraseña, no garantizan que el estudiante matriculado en el curso realmente realice el examen. Por lo tanto, es necesario diseñar un sistema con otro tipo de estrategia de verificación para diferenciar un usuario válido de un impostor. Este estudio propone un nuevo método de verificación, basado en el cálculo de distancias entre los modelos de mezclas gaussianas creados con diferentes tareas de escritura. El enfoque propuesto es evaluado en dos modalidades diferentes llamadas verificación intrusiva y verificación no intrusiva. El modo intrusivo proporciona una tasa de falsos positivos de 16 %, mientras el modo no intrusivo provee una tasa de falsos positivos de 12 %. Además, la estrategia propuesta para verificación no intrusiva es comparada con un trabajo previamente reportado en la literatura y los resultados muestran que nuestro enfoque reduce la tasa de error en aproximadamente un 24.3 %. La estrategia implementada no necesita hardware adicional, solo es requerido el teclado del computador para realizar la verificación, lo que hace que el sistema sea atractivo y flexible para ser usado en plataformas de educación virtual

Detecting Parkinson’s disease and its cognitive phenotypes via automated semantic analyses of action stories

Action-concept outcomes are useful targets to identify Parkinson’s disease (PD) patients and differentiate between those with and without mild cognitive impairment (PD-MCI, PD-nMCI). Yet, most approaches employ burdensome examiner-dependent tasks, limiting their utility. We introduce a framework capturing action-concept markers automatically in natural speech. Patients from both subgroups and controls retold an action-laden and a non-action-laden text (AT, nAT). In each retelling, we weighed action and non-action concepts through our automated Proximity-to-Reference-Semantic-Field (P-RSF) metric, for analysis via ANCOVAs (controlling for cognitive dysfunction) and support vector machines. Patients were differentiated from controls based on AT (but not nAT) P-RSF scores. The same occurred in PD-nMCI patients. Conversely, PD-MCI patients exhibited reduced P-RSF scores for both texts. Direct discrimination between patient subgroups was not systematic, but it yielded best outcomes via AT scores. Our approach outperformed classifiers based on corpus-derived embeddings. This framework opens scalable avenues to support PD diagnosis and phenotyping.Fil: García, Adolfo Martín. Universidad de San Andrés; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Educación Elemental y Especial; ArgentinaFil: Escobar Grisales, Daniel. Universidad de Antioquia; ColombiaFil: Vásquez Correa, Juan Camilo. Universidad de Antioquia; ColombiaFil: Bocanegra, Yamile. Universidad de Antioquia; ColombiaFil: Moreno, Leonardo. Hospital Pablo Tobón Uribe; ColombiaFil: Carmona, Jairo. Universidad de Antioquia; ColombiaFil: Orozco Arroyave, Juan Rafael. Universidad de Antioquia; Colombi

Trayectos de investigación en trabajo social: hacia una cultura de investigación.

Los contenidos de Trayectos de investigación en Trabajo Social ponen a consideración del público diversas temáticas que, estructuradas como líneas de investigación, motivan la controversia y la construcción de conocimiento al interior del programa, en algunos casos como resultado de procesos de investigación formativa y del desarrollo de semilleros de investigación, y en otros como resultado de apuestas individuales que logran convencer e involucrar a otros miembros del equipo docente. Esto, en atención a la necesidad de resaltar y fortalecer una relación entre docencia e investigación que evite que el proceso formativo se convierte en rutinario y sin sentido, ante la dinámica de los problemas y contextos frente a los cuales se pretende reflexionar y generar conocimiento. En esa medida, es esencial mencionar que el interés de los investigadores del programa es que, además de apreciar el proceso vivido en cada caso, la comunidad académica pueda relacionar entre si las diferentes temáticas que, tal vez por ser presentadas en forma separa como líneas de investigación, puedan no ser visualizadas como parte integral del proceso complejo de configuración del actuar investigativo en el marco del programa de Trabajo Social

Perfilamiento de autor en escenarios lingüísticos informales y formales mediante aprendizaje por transferencia

The interest in author profiling tasks has increased in the research community because computer applications have shown success in different sectors such as security, marketing, healthcare, and others. Recognition and identification of traits such as gender, age or location based on text data can help to improve different marketing strategies. This type of technology has been widely discussed regarding documents taken from social media. However, its methods have been poorly studied using data with a more formal structure, where there is no access to emoticons, mentions, and other linguistic phenomena that are only present in social media. This paper proposes the use of recurrent and convolutional neural networks and a transfer learning strategy to recognize two demographic traits, i.e., gender and language variety, in documents written in informal and formal language. The models were tested in two different databases consisting of tweets (informal) and call-center conversations (formal). Accuracies of up to 75 % and 68 % were achieved in the recognition of gender in documents with informal and formal language, respectively. Moreover, regarding language variety recognition, accuracies of 92 % and 72 % were obtained in informal and formal text scenarios, respectively. The results indicate that, in relation to the traits considered in this paper, it is possible to transfer the knowledge from a system trained on a specific type of expressions to another one where the structure is completely different and data are scarcer.El interés en tareas de perfilamiento de autor ha aumentado en la comunidad científica porque las aplicaciones han mostrado éxito en diferentes sectores como la seguridad, el mercadeo, la salud, entre otros. El reconocimiento e identificación de rasgos como el género, la edad, el dialecto o la personalidad a partir de datos de texto puede ayudar a mejorar diferentes estrategias de mercadeo. Este tipo de tecnología ha sido ampliamente discutida considerando documentos de redes sociales. Sin embargo, los métodos han sido pobremente estudiados en datos con una estructura más formal, donde no se tiene acceso a emoticones, menciones, y otros fenómenos lingüísticos que solo están presentes en redes sociales. Este trabajo propone el uso de redes neuronales recurrentes y convolucionales, y una estrategia de transferencia de aprendizaje para reconocer dos rasgos demográficos: el género y la variedad lingüística en documentos que están escritos en lenguajes informales y formales. Los modelos se prueban en dos bases de datos diferentes que consisten en Tuits (informal) y conversaciones de centros de llamadas (formal). Se obtienen precisiones del 75 % y del 68 % para el reconocimiento de género en documentos con una estructura informal y formal, respectivamente. Además, para el reconocimiento de variedad lingüística se obtuvieron precisiones del 92 % y del 72 % en documentos con una estructura informal y formal, respectivamente. Los resultados indican que, para los rasgos considerados, es posible transferir el conocimiento de un sistema entrenado en un tipo específico de expresiones a otro, donde la cantidad de datos es más escasa y su estructura es completamente diferente

Identity Verification in Virtual Education Using Biometric Analysis Based on Keystroke Dynamics

Virtual education has become one of the tools most widely used by students at all educational levels, not just because of its convenience and flexibility, but also because it can expand educational coverage. All these benefits also bring along multiple issues in terms of security and reliability in the evaluation the of student’s knowledge because traditional identity verification strategies, such as the combination of username and password, do not guarantee that the student enrolled in the course really takes the exam. Therefore, a system with a different type of verification strategy should be designed to differentiate valid users from impostors. This study proposes a new verification system based on distances computed among Gaussian Mixture Models created with different writing task. The proposed approach is evaluated in two different modalities namely intrusive verification and non-intrusive verification. The intrusive mode provides a false positive rate of around 16 %, while the non-intrusive mode provides a false positive rate of 12 % In addition, the proposed strategy for non-intrusive verification is compared to a work previously reported in the literature and the results show that our approach reduces the equal error rate in about 24.3 %. The implemented strategy does not need additional hardware; only the computer keyboard is required to complete the user verification, which makes the system attractive, flexible, and practical for virtual education platforms.La educación virtual se ha convertido en una de las herramientas más utilizadas por los estudiantes en todos los niveles educativos, no solo por la comodidad y la flexibilidad, sino también por la posibilidad de ampliar la cobertura educativa en una población. Todos estos beneficios traen consigo múltiples problemas de seguridad y confiabilidad a la hora de evaluar el proceso de aprendizaje del estudiante, ya que las estrategias tradicionales de verificación de identidad, como la combinación de nombre de usuario y contraseña, no garantizan que el estudiante matriculado en el curso realmente realice el examen. Por lo tanto, es necesario diseñar un sistema con otro tipo de estrategia de verificación para diferenciar un usuario válido de un impostor. Este estudio propone un nuevo método de verificación, basado en el cálculo de distancias entre los modelos de mezclas gaussianas creados con diferentes tareas de escritura. El enfoque propuesto es evaluado en dos modalidades diferentes llamadas verificación intrusiva y verificación no intrusiva. El modo intrusivo proporciona una tasa de falsos positivos de 16 %, mientras el modo no intrusivo provee una tasa de falsos positivos de 12 %. Además, la estrategia propuesta para verificación no intrusiva es comparada con un trabajo previamente reportado en la literatura y los resultados muestran que nuestro enfoque reduce la tasa de error en aproximadamente un 24.3 %. La estrategia implementada no necesita hardware adicional, solo es requerido el teclado del computador para realizar la verificación, lo que hace que el sistema sea atractivo y flexible para ser usado en plataformas de educación virtual