???item.export.label??? ???item.export.type.endnote??? ???item.export.type.bibtex???

Please use this identifier to cite or link to this item: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8751
???metadata.dc.type???: Dissertação
Title: Autenticação de alunos utilizando biometria comportamental em ambientes Juiz On-line
Other Titles: Authentication of students using behavioral biometrics in Juiz On-line environments
???metadata.dc.creator???: Lavareda Filho, Ronem Matos 
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Colonna, Juan Gabriel
First advisor-co: Oliveira, David Braga Fernandes de
???metadata.dc.contributor.referee1???: Barreto, Raimundo da Silva
???metadata.dc.contributor.referee2???: Salvatierra Júnior, Mário
???metadata.dc.description.resumo???: Em ambientes juízes on-line, a autenticação do aluno normalmente é feita apenas no início da sessão de login mediante a digitação de uma senha, que apesar de ser o método padrão, apresenta vulnerabilidades, pois, posteriormente, não é verificada nenhuma outra vez a genuinidade do usuário logado. Desta forma, o compartilhamento de informações de login e senha ocasiona problemas de autenticidade ou falsificação de identidade. No caso de exercícios e avaliações feitas em ambientes como esse, há a necessidade da verificação não-intrusiva da identidade dos estudantes durante a submissão das atividades, não apenas no login. Nesta pesquisa, está sendo proposto e validado um método de autenticação dos alunos em ambientes Juiz on-line utilizando biometria comportamental, mas especificamente a dinâmica de digitação, essa técnica não exigir nenhuma ação explícita do usuário, além do baixo custo, pois é necessário somente um teclado convencional para a aquisição de informações, tornando o custo relativamente baixo. Para isso, foi projetada uma arquitetura de CNN 1D Siamesa que aprendeu, a partir dos dados brutos do ritmo da digitação dos usuários, a representação necessária para o reconhecimento dos alunos, dispensando, desta forma, a extração manual de features, no qual é um processo que exige muito tempo e a participação de especialistas. Para validar esse método, foram utilizados dados da dinâmica da digitação de 42 alunos no ambiente juiz on-line CodeBench. Em seguida, foram realizados vários experimentos onde demonstraram a eficácia do método proposto. Com a utilização deste método, como um módulo adicional de segurança em ambientes de programação, foi comprovado através de experimentos que é possível diminuir as ocorrências prováveis de fraude por parte de estudantes em exercícios e avaliações de programação. Desta forma, a aplicação do método proposto fornece às instituições e professores uma segurança complementar contra fraude. Além disso, é importante para o aluno, uma vez que testifica sua integridade acadêmica em todas as atividades. De acordo com a nossa revisão bibliográfica, o presente trabalho é o primeiro método de autenticação de alunos em ambientes juiz on-line.
Abstract: In online judge environments, student authentication is usually done only at the beginning of the login session by typing a password, which, despite being the standard method, presents vulnerabilities, since, subsequently, the authenticity of the logged in user. In this way, sharing login and password information causes authenticity issues or identity spoofing. In the case of exercises and assessments carried out in environments like this, there is a need for non-intrusive verification of the students’ identity during the submission of the activities, not just at login. In this research, a method of authentication of students in online judge environments is being proposed and validated using behavioral biometrics, but specifically typing dynamics, this technique does not require any explicit action from the user, in addition to the low cost, as it is only necessary a conventional keyboard for acquiring information, making the cost relatively low. For this, a Siamese 1D CNN architecture was designed that learned, from the raw data of the users’ typing rhythm, the representation necessary for the recognition of the students, thus dispensing with the manual extraction of features, in which it is a process that requires a lot of time and the participation of experts. To validate this method, data from the typing dynamics of 42 students in the CodeBench online judge environment were used. Then, several experiments were carried out demonstrating the effectiveness of the proposed method. With the use of this method, as an additional module of security in programming environments, it has been proven through experiments that it is possible to reduce the probable occurrences of fraud on the part of students in programming exercises and evaluations. In this way, the application of the proposed method will provide institutions and teachers with additional security against fraud. In addition, it is important to the student as it testifies to their academic integrity in all activities. According to our literature review, the present work is the first method of authenticating students in online judge environments.
Keywords: Identificação biométrica
Inteligência artificial
???metadata.dc.subject.cnpq???: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA
???metadata.dc.subject.user???: Autenticação
Biometria Comportamental
Juiz On-line
Alunos
Deep Learning
Language: por
???metadata.dc.publisher.country???: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Amazonas
???metadata.dc.publisher.initials???: UFAM
???metadata.dc.publisher.department???: Instituto de Computação
???metadata.dc.publisher.program???: Programa de Pós-graduação em Informática
Citation: LAVAREDA FILHO, Ronem Matos. Autenticação de alunos utilizando biometria comportamental em ambientes Juiz On-line. 2022. 64 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus (AM), 2022.
???metadata.dc.rights???: Acesso Aberto
URI: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8751
Issue Date: 7-Mar-2022
Appears in Collections:Mestrado em Informática

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Dissertação_RonemLavareda_PPGI.pdf3.46 MBAdobe PDFThumbnail

Download/Open Preview


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.