En este trabajo desarrollado por investigadores del CITIC-UDC. se planteó un modelo de autenticación continuo basado en el comportamiento del usuario frente al uso del dispositivo móvil. Este modelo se presenta como un segundo factor de autenticación, el cual verifica la legitimidad del usuario de manera transparente para este, pudiendo de esta manera detectar si el usuario que está trabajando en la sesión es el que originalmente se autenticó.
Para este propósito fue necesario desarrollar una aplicación multiplataforma que recopilara la información necesaria para generar los perfiles de cada usuario, utilizando para ello los sensores de movimientos disponibles en el dispositivo (acelerómetro y giroscopio) así como los eventos calculados a partir de la pantalla táctil. Los eventos obtenidos mediante los sensores de movimiento fueron agrupados en ventanas de tiempo y los eventos obtenidos por la pantalla táctil se agruparon en gestos (swipe, rotate, tap, press, princh, pan), con el fin de obtener mejores patrones que permitan la identificación de los usuarios.
Para el proceso de análisis de esta información se emplearon diferentes técnicas de Inteligencia Artificial, con el fin de obtener un conjunto de algoritmos que permitiesen la generación de perfiles individuales para la identificación del usuario. Para la creación de estos perfiles se emplearon diferentes técnicas de clasificación, obteniendo durante el proceso múltiples combinaciones de eventos y algoritmos. Los perfiles creados para cada uno de estos usuarios fueron integrados en un servidor para implementar un servicio en línea que permite la identificación de un usuario en tiempo real.
