Autenticar al usuario de un móvil por las orejas u otras partes del cuerpo

Es mucho más barato que los sistemas de huellas dactilares existentes


Científicos de Yahoo Labs han desarrollado un sistema de autenticación para móviles que analiza la oreja u otras partes del cuerpo (palma, puño) para determinar si el usuario es el legítimo. Consigue una precisión casi total, con una tasa de falsos negativos del 27% en general, y del 8% para las orejas, y es mucho más barato que los sistemas por huella dactilar existentes. Por Carlos Gómez Abajo.


27/04/2015

Para coger una llamada, el usuario pone la pantalla táctil en la oreja, y Bodyprint extrae rasgos de la imagen en bruto (derecha) para identificar al usuario. Fuente: www.christianholz.net
Los nuevos teléfonos móviles integran escáneres de huellas digitales para autenticar usuarios biométricamente en lugar de usar contraseñas, haciendo la autenticación más cómoda para los usuarios. Sin embargo, debido a su coste, los escáneres de huellas dactilares capacitivos sólo se integran en los teléfonos de gama alta.

Ahora, Christian Holz y su equipo de Interacción Humano-Computadora de Yahoo Labs (Sunnyvale, California, EE.UU.) presenta Bodyprint, un sistema de autenticación biométrica que detecta elementos biométricos de los usuarios utilizando el mismo tipo de detección capacitiva, pero utiliza la pantalla táctil como sensor de imagen.

Si bien la resolución de entrada de una pantalla táctil es de unos 6 puntos por pulgada, la superficie es grande, permitiendo que el sensor táctil escanee partes del cuerpo de los usuarios, como las orejas, dedos, puños y palmas, al presionarlas contra la pantalla. Las huellas dactilares son demasiado pequeñas para que la pantalla pueda distinguirla con tan poca resolución.

Bodyprint compensa la resolución de entrada baja con una mayor tasa de falsos negativos (dado que la oreja del usuario puede confundirse con la de otra persona), pero no pierde precisión en la autenticación: En una evaluación con 12 participantes, Bodyprint clasificó las partes del cuerpo con un 99,98% de precisión e identificó a los usuarios con un 99,52% de precisión, con una tasa de falsos negativos del 26,82% para evitar falsos positivos.

Un porcentaje muy alto (significa que de cada cuatro veces que usted coja una llamada, el aparato le rechazaría una), pero baja para las orejas: Escaneando las orejas de los usuarios para la identificación, el sistema alcanza el 99,8% de precisión, con una tasa de falsos negativos de 1 de cada 13 (7,8%), con lo que numerosos dispositivos podrán disponer de una autenticación biométrica fiable.

En las pruebas, los participantes tuvieron que adoptar cinco poses distintas con el teléfono. Entre ellas, lo colocaban sobre una mesa. Los autores no verificaron la exactitud de las poses realizadas ni pidieron que las repitieran.

Futuro

La pantalla táctil realizó el trabajo de identificación sin la necesidad de ningún hardware adicional o de sensores específicos. El equipo implementó el sistema en un teléfono LG Nexus 5, que cuenta con un sensor táctil Synaptics ClearPad 3350.

Según declaran los investigadores a Phys.org, "en el caso de que las pantallas táctiles futuros soporten resoluciones más altas de entrada, hasta un punto en el que pueden detectar la estructura fina de las huellas dactilares, Bodyprint incorporará fácilmente el mayor nivel de detalle de los datos del sensor, lo cual no sólo ampliará el enfoque a nuevas partes del cuerpo, sino que es probable que reduzca las tasas de falsos negativos hasta los mismos altos niveles de precisión de la autenticación".

La investigación se ha presentado en la Conferencia de Factores Humanos en los Sistemas de Computación CHI 2015, celebrada que a principios de este mes en Seúl (Corea del Sur).

Holz y su equipo, informa TechCrunch, mostraron en 2012 que Kinect se puede utilizar para identificar a personas situadas frente a una pantalla de mesa a partir de sus zapatos.

Referencia bibliográfica:

Christian Holz, Senaka Buthpitiya y Marius Knaust: Bodyprint: Biometric User Identification on Mobile Devices Using the Capacitive Touchscreen to Scan Body Parts. Proceedings of the 2015 annual conference on Human factors in computing systems (CHI 2015).



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