Des chercheurs de l'Université Sapientia en Roumanie et de l'Université de Lyon ont récemment réalisé une évaluation des performances de l'utilisation sans restriction de souris pour la détection d'imposteurs. Leurs découvertes, prépublié sur arXiv, suggèrent que les actions de glisser-déposer de la souris sont les plus utiles pour détecter les intrus.

Dynamique de la souris, un moyen d'identification biométrique basé sur les interactions caractéristiques des utilisateurs avec la souris, est un domaine de recherche largement inexploré. Par conséquent, les ensembles de données contenant des données d'utilisation de la souris sans restriction sont encore remarquablement rares.

Le jeu de données Balabit, publié par la société homonyme lors d'un concours de science des données en 2016, pourrait être considéré comme le premier adéquat, ensemble accessible au public de données d'utilisation de la souris sans restriction. Les chercheurs ont utilisé cet ensemble de données pour évaluer la dynamique de la souris pour la détection d'intrusion.

Margit Antal, l'un des chercheurs qui a mené l'étude, a dit TechXplore, « En 2017, J'ai été invité à l'INSA Lyon Université par un de mes anciens étudiants, Elod Egyed-Zsigmond, qui est co-auteur de l'article. Autrefois, J'ai participé à plusieurs programmes de recherche comportementale relatifs à la biométrie tactile, dynamique de frappe, signature en ligne, etc., et j'avais de l'expérience dans ce domaine, J'ai donc voulu appliquer mon expérience sur un autre type de biométrie. J'ai proposé la dynamique de la souris à Elod et nous avons convenu d'explorer ce sujet ensemble."

Après avoir effectué une première revue de la littérature, Egyed-Zsigmond et Antal ont réalisé que la recherche sur la dynamique de la souris avait un certain nombre de domaines inexplorés. D'abord, les ensembles de données publics exhaustifs contenant des données générales sur l'utilisation de la souris étaient extrêmement rares. Seconde, ils se sont rendu compte qu'il n'y avait toujours pas de recherche reproductible basée sur de telles données.

"Je devrais, cependant, mentionner que j'apprécie beaucoup le travail d'Ahmed Awad E. Ahmed et Issa Traoré, " a déclaré Antal. "Leur ensemble de données est public. Cependant, il contient des données prétraitées au lieu des données brutes de la souris."

L'un des principaux objectifs de l'étude d'Antal et Egyed-Zsigmond était de déterminer combien de données d'utilisation de la souris sont nécessaires pour l'authentification des utilisateurs. Ils ont donc étudié l'effet de l'utilisation d'un ensemble d'actions de souris, tels que les mouvements de la souris ou le glisser-déposer, pour l'authentification.

"Nous voulions également savoir quel type d'action de la souris est le plus spécifique à l'utilisateur, entre de simples mouvements de souris qui ne se terminent pas par un clic de souris, mouvements de souris se terminant par un clic de souris, ou des actions de glisser-déposer, " dit Antal. " Enfin, nous avons également étudié l'effet du lissage des données sur les performances du système."

Leurs évaluations suggèrent que 10 à 20 actions de souris sont nécessaires pour une authentification efficace de l'utilisateur de la dynamique de la souris. De plus, les actions de glisser-déposer de la souris se sont avérées les plus efficaces pour détecter les imposteurs.

"D'autres chercheurs ont également étudié notre première question, à savoir la quantité de données souris nécessaire à la détection d'intrusion, " dit Antal. " Nos découvertes, conformément à l'état de l'art de la recherche, suggèrent qu'environ 10 à 20 actions de souris sont nécessaires pour une authentification précise de l'utilisateur. Au meilleur de notre connaissance, nous avons été les premiers à étudier la spécificité de l'utilisateur de différents types d'actions de souris, constatant que les actions de glisser-déposer de la souris sont les plus spécifiques à l'utilisateur."

Les recherches d'Antal et d'Egyed-Zsigmond ont permis de recueillir des informations précieuses sur la dynamique de la souris en tant qu'outil de détection d'intrusion. Leurs découvertes pourraient inspirer de nouvelles recherches et éclairer le développement de nouvelles applications biométriques. Dans une autre étude, qui n'a pas encore été publié, les chercheurs ont également compilé leur propre ensemble de données sur l'utilisation de la souris et l'ont évalué.

"Les résultats de ces évaluations sont similaires à ceux recueillis à l'aide du jeu de données Balabit, malgré le fait que le nouvel ensemble de données contient des données de plus d'utilisateurs, " Antal a déclaré. "Ce résultat est très encourageant. Nous avons également commencé à appliquer l'apprentissage en profondeur pour l'extraction de fonctionnalités, explorer si les fonctionnalités produites à l'aide de l'apprentissage en profondeur pourraient être meilleures que celles fabriquées à la main."

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