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LIMA, João Carlos Damasceno. UMA ABORDAGEM DE RECOMENDAÇÃO SENSÍVEL AO CONTEXTO PARA APOIO A AUTENTICAÇÃO IMPLÍCITA EM AMBIENTES MÓVEIS E PERVASIVOS BASEADO EM CONHECIMENTO COMPORTAMENTAL DO USUÁRIO. Tese, 2013.

Muitas empresas começam a adaptar-se às tecnologias e aos dispositivos
móveis, incorporando no seu cotidiano, os benefícios proporcionados
pela mobilidade e a possibilidade do Trabalho Móvel. Os serviços acessados
pelos dispositivos móveis, geralmente, utilizam processos de autenticação baseado
em credenciais (por exemplo, senha), que se mostram vulneráveis e
inadequados. Logo, abordagens alternativas de autenticação devem considerar
as características ambientais (consciência do contexto), restrições dos
dispositivos, privacidade das informações armazenadas e informações provenientes
dos muitos sensores que estão presentes no espaço pervasivo. Esta
pesquisa propõe uma abordagem de recomendação baseado em comportamento
do usuário para autenticação implícita no espaço pervasivo em que
este se encontra. O comportamento dos usuários é modelado através de um
conjunto de características de contexto e de atividades, que os usuários executam.
Os usuários possuem atividades diárias, semanais e mensais que formam
um conjunto de hábitos executados regularmente. O monitoramento
destes hábitos permite indicar se um usuário legítimo está executando as suas
atividades ou se outra pessoa está acessando sem autorização os serviços e
informações do dispositivo móvel. Portanto, a combinação das características
contextuais e as atividades (hábitos) auxiliam o processo de reconhecimento
e certificação do usuário. Os processos de filtragem do sistema de
recomendação, permitem a adição de novos filtros que calculam a similaridade
dos comportamentos dos usuários. Os filtros são classificados em: i)
filtros locais, que trabalham com algoritmos de baixa complexidade devido
aos recursos computacionais limitados dos dispositivos móveis, e ii) filtros
remotos, que trabalham com algoritmos mais complexos e podem executar
ferramentas estatísticas nos servidores de autenticação. Os resultados experimentais
indicam com sucesso: i) um mecanismo mais dinâmico (adaptável às
atividades executadas pelo usuário) e autonômico para autenticação de usuários
em um ambiente móvel e pervasivo, e ii) uma eficiência significativa na
detecção de anomalias de autenticação através da utilização de modelos de
similaridade e permutação espaço-temporal.

 

Link para download: Joao Carlos Damasceno Lima

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