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

Abstract

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.