| Processo: | 12/25032-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de junho de 2013 |
| Data de Término da vigência: | 28 de fevereiro de 2017 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho |
| Beneficiário: | Paulo Henrique Pisani |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Sistemas imunológicos artificiais Inteligência artificial Biometria |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | Biometria | fluxos de dados | Mudança de conceito | Sistemas Imunológicos Artificiais | Inteligência Artificial |
Resumo A crescente presença da Internet nas tarefas do dia-a-dia, juntamente com a evolução dos sistemas computacionais, levou a uma maior exposição dos dados. Este cenário evidencia a necessidade de sistemas de autenticação de usuários mais seguros. Uma abordagem promissora para a autenticação de usuários é o uso de tecnologias biométricas, que analisam características fisiológicas e comportamentais dos usuários. Tecnologias biométricas possuem menos vulnerabilidades que senhas ou cartões para autenticação, que podem ser roubados ou até mesmo clonados. Uma característica importante dos dados biométricos é que esses podem sofrer pequenas mudanças ao longo do tempo para um mesmo usuário. Devido a isso, classificadores que adotem uma abordagem estática podem reduzir seu desempenho preditivo com o passar do tempo, pois não se adaptariam a estas mudanças. Em aprendizado de máquina, uma área que envolve conceitos relacionados é a de mineração de fluxos de dados. O fenômeno mencionado é conhecido como mudança de conceito na área de mineração de fluxos de dados. É possivel traçar um paralelo entre a modelagem do perfil de usuários com biometria e o funcionamento de sistemas imunológicos artificiais, uma sub-área da inteligência computacional muito utilizada em aprendizado de máquina. Ambos nececessitam identificar o que é normal para poder encontrar desvios, que seriam potenciais ataques. Este paralelo mostra que a aplicação de algoritmos imunológicos é uma alternativa promissora para o reconhecimento de usuário por meio de biometria. De fato, esses algoritmos obtiveram bom desempenho em trabalhos anteriores na área. Contudo, um aspecto que foi pouco explorado é o estudo destes algoritmos em um cenário em que ocorrem mudanças de conceito, como mencionado. A proposta deste trabalho é combinar conceitos de mineração de fluxos de dados com algoritmos imunológicos para a modelagem de perfis de usuários em biometria, considerando o fato de que mudanças de conceito podem surgir. | |
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