@MASTERSTHESIS{ 2022:1998353653,
 	title = {Autentica??o cont?nua usando sensores inerciais dos smartphones e aprendizagem profunda},
 	year = {2022},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8861",
 	abstract = "Muitos usu?rios t?m optado pelo uso de dispositivos m?veis como smartphones para a realiza??o de tarefas do dia a dia como o envio de e-mail, intera??o com redes sociais, pagamento de contas e outras transa??es banc?rias. Essas tarefas se tornaram mais simples de serem  realizadas. Por outro lado, um grande volume de informa??es sens?veis e sigilosas s?o armazenadas e acessadas a partir desses dispositivos como, por exemplo, fotos, logins e senhas de bancos, dados pessoais, dentre outras. Ao buscar facilidade e usabilidade pelo uso dos smartphones, o usu?rio pode negligenciar a seguran?a e a privacidade de dados sens?veis. Atualmente, para garantir a seguran?a desses dados, a maioria dos sistemas emprega solu??es de autentica??o est?tica, em que o usu?rio desbloqueia o dispositivo uma ?nica vez, por meio de um mecanismo de autentica??o como senha, padr?o em grade, chave de seguran?a ou sensor de impress?o digital. Entretanto, em um cen?rio onde um usu?rio impostor tem acesso ?s senhas ou obt?m acesso f?sico ao dispositivo desbloqueado, todos os dados sens?veis acabam sendo expostos. Para lidar com esse problema, este trabalho prop?e o desenvolvimento de um m?todo de autentica??o cont?nua para dispositivos m?veis utilizando os dados de sensores inerciais. O processo de identifica??o do usu?rio genu?no ou impostor ? realizado por meio de um modelo de autentica??o definido a partir de uma arquitetura de rede profunda baseada em redes neurais convolucionais com camadas recorrentes. Al?m disso, este trabalho emprega um modelo de confian?a visando evitar o bloqueio de usu?rios genu?nos e impedir que um impostor fique muito tempo agindo sem ser detectado. Testes utilizando dados de 30 usu?rios mostram que o modelo proposto consegue detectar os usu?rios impostores em at? 61 segundos. Esses resultados promissores comprovam a viabilidade do uso de dados de sensores inerciais na defini??o de modelos de autentica??o cont?nua.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de P?s-gradua??o em Inform?tica},
 	note = {Instituto de Computa??o}
}