Исследование: аутентификация по походке может стать средством защиты мобильных устройств от киберпреступников
Исследование: аутентификация по походке может стать средством защиты мобильных устройств от киберпреступников

Исследование: аутентификация по походке может стать средством защиты мобильных устройств от киберпреступников

Согласно новому исследованию, реальные тесты показали, что аутентификация по походке может быть жизнеспособным средством защиты смартфонов и других мобильных устройств от киберпреступлений.

В исследовании, проведенном Университетом Плимута, пользователям смартфонов предлагалось заниматься своими повседневными делами, в то время как датчики движения на их мобильных устройствах собирали данные об их образцах шагов.

Результаты показали, что система была в среднем на 85% точна в распознавании походки человека, при этом этот показатель возрастал почти до 90%, когда он ходил нормально и быстро.

В настоящее время во всем мире насчитывается более 6,3 миллиарда пользователей смартфонов, которые используют свои устройства для предоставления широкого спектра услуг и хранения важной и конфиденциальной информации.

Хотя механизмы аутентификации, такие как пароли, ПИН-коды и биометрия, существуют, исследования показали, что уровень безопасности и удобство использования таких подходов значительно различаются.

В статье «Компьютеры и безопасность» ученые говорят, что их исследование показывает, что - в соответствующих рамках - распознавание походки может быть жизнеспособным методом защиты мобильных устройств и их данных от потенциальных преступлений.

Ученые из Центра кибербезопасности, коммуникаций и сетевых исследований Университета сосредоточили свое внимание на разработке ряда инновационных механизмов аутентификации для предоставления более безопасных и удобных решений.

Это исследование основывается на их предыдущей работе по оценке многоалгоритмической системы распознавания походки и является первым, кто применил это с использованием реальных данных.

В рамках исследования 44 участника в возрасте от 18 до 56 лет попросили каждого носить с собой смартфон, доступный по всему миру, периодом от семи до 10 дней.

Их попросили положить смартфон в сумку на поясе, чтобы записывать данные датчиков, полученные гироскопом и акселерометром устройства во время различных физических нагрузок.

Каждый участник выполнил в среднем 4000 образцов упражнений в ходе теста, которые были разделены на записи, показывающие нормальную и быструю ходьбу в дополнение к восхождению и спуску по лестнице.

Это показало потенциальную частоту ошибок 11,38% и 11,32% для нормальной и быстрой ходьбы соответственно, при этом цифры выросли до 24,52% и 27,33%, когда участники спускались вниз и шли вверх по лестнице соответственно.

Исследователи говорят, что это подчеркивает необходимость дальнейшего развития способности автоматически различать более широкий набор действий при ходьбе, чтобы мультиалгоритмический подход к идентификации мог ориентироваться на конкретные характеристики ходьбы.

shutterstock_1249475779.jpg (31 KB)

Натан Кларк, профессор кибербезопасности и цифровой криминалистики в Университете Плимута, который недавно стал членом Чартерного института информационной безопасности, заявил: «По мере развития смартфонов безопасность и контроль пришлось значительно продвинуть. Это привело к значительному росту аутентификации пользователей, когда пользователям постоянно требуется аутентифицировать как свои устройства, так и многочисленные приложения, которые они содержат. Аутентификация по походке стала новым способом получения необходимого уровня личной информации, но до сих пор все ее тесты проводились в контролируемой среде».

Само по себе распознавание походки не станет ответом на полезную и удобную аутентификацию, но оно может стать критически важным инструментом в кибер-арсенале, который может способствовать более глубокому пониманию личности пользователя. Это исследование впервые демонстрирует за пределами лабораторных условий, какой уровень производительности может быть реально достигнут.

По материалам: Techxplore

Джерело матеріала
loader
loader