Algoritmos de Aprendizado de Máquina Aplicados ao Reconhecimento de Usuário Baseado na Dinâmica da Digitação: Um Estudo Comparativo - Cruz, Marco Aurélio da Silva; Goldschmidt, Ronaldo Ribeiro (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2018: Anais do XVIII Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas ComputacionaisDO - 10.5753/sbseg.2018.4260, 2018)
Em geral, as análises comparativas feitas em trabalhos que estudam a tarefa de reconhecimento de usuários baseada na dinâmica da digitação utilizando algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM) se restringem à avaliação considerando apenas um único conjunto de dados específico, em geral não público, o que torna difícil generalizar quais são, de fato, os algoritmos mais indicados para realizar tal tarefa. Assim, o presente trabalho tem como objetivo apresentar um estudo comparativo acerca do desempenho de alguns dos mais populares algoritmos de AM aplicados a tal tarefa utilizando cinco conjuntos de dados públicos compostos por amostras estáticas (textos fixos, como senhas, por ex.). Os experimentos realizados mostraram que o Random Forest foi capaz de superar os demais algoritmos em todos os conjuntos de dados analisados.