Autenticação Contínua de Usuários Utilizando Contadores de Desempenho do Sistema Operacional

Computer authentication systems based on login and password have been vulnerable to the action of unauthorized users. Currently, authentication techniques based on behavioral models predominantly use information extracted from mouse and/or keyboard to authenticate users. Operating system performance indicators can be used as an alternative. This work proposes an approach using data from performance indicators such as source data, CNN/LSTM networks for data classification, and reliability-based assessment methodology for the purpose of authenticating the user on an ongoing basis. The results obtained demonstrate the feasibility of using these attributes as the origin of the data to define a behavioral model. The best result obtained in this research is that 100% of genuine users are never inadvertently blocked and 100% of the imposters are detected after the average of three actions. Sistemas de autenticação de computadores baseados em credencias de contas (e.g. login e senha) têm sido vulneráveis à ação de usuários não autorizados. Atualmente, as técnicas de autenticação baseadas em modelos comportamentais predominantemente usam informações extraídas de mouse e/ou teclado para autenticar os usuários. Contadores de desempenho de sistema operacional podem ser utilizadas como alternativa. Este trabalho propõe uma abordagem utilizando dados de contadores de desempenho como dados de origem, redes CNN/LSTM para classificação dos dados e metodologia de avaliação baseada em nível de confiança com o propósito de autenticar o usuário de forma contínua. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade do uso destes atributos como origem dos dados para definição de modelo comportamental. O melhor resultado obtido nesta pesquisa é que 100% dos usuários genuínos nunca são bloqueados inadvertidamente e 100% dos impostores são detectados após a média de três ações.