Algoritmos de Aprendizado de Má quina Aplicados ao Reconhecimento de Usuário Baseado na Dinâ mica da Digitação: Um Estudo Comparativo

  • Marco Aurélio da Silva Cruz
  • Ronaldo Ribeiro Goldschmidt

Resumo


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 restringemá avaliação considerando apenas umúnico 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.
Publicado
25/10/2018
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CRUZ, Marco Aurélio da Silva; GOLDSCHMIDT, Ronaldo Ribeiro. Algoritmos de Aprendizado de Má quina Aplicados ao Reconhecimento de Usuário Baseado na Dinâ mica da Digitação: Um Estudo Comparativo. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO EM SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG) , 2018, Natal. Anais do XVIII Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, oct. 2018 . p. 295 - 308.