Detección de intrusos e identificación de usuarios mediante biométricas de patrones de uso del ratón

Abstract

En principio se elaboró una aplicación para la captura pasiva de datos del uso regular del ratón del computador por parte de un grupo de usuarios, esto involucró el uso de una inyección DLL con el objeto de interceptar las interrupciones del ratón en el preciso momento en que son recibidas por el Sistema Operativo, incluso antes que las aplicaciones de usuario. Luego, a partir de los datos en bruto de movimientos del ratón se generó una serie de variables con respecto a características de click, doble click y trazos de los usuarios, en particular éstas tienen que ver con tiempos, distancias y errores que cometen los usuarios al desviarse de lo que sería un comportamiento “correcto”. Los valores de estas variables correspondientes a cada usuario fueron almacenados en una base de datos SQL Server y utilizadas para entrenar algoritmos de minería de datos con la herramienta SQL BIDS, puesto que los resultados obtenidos tuvieron una precisión muy baja se fueron generando y calculando nuevas variables en miras de mejorar el rendimiento. Posteriormente se exportaron los datos a archivos en formato csv para entrenar algoritmos de minería en la herramienta Weka, luego de numerosos experimentos se determinó que los algoritmos de árboles de decisión J48 y RandomForest mostraron el mejor desempeño. Los resultados de las pruebas de validación muestran un acercamiento a lo que eventualmente puede convertirse en un método biométrico de detección de intrusos.