Identity Verification in Virtual Education Using Biometric Analysis Based on Keystroke Dynamics (2020)
La educación virtual se ha convertido en una de las herramientas más utilizadas por los estudiantes en todos los niveles educativos, no solo por la comodidad y la flexibilidad, sino también por la posibilidad de ampliar la cobertura educativa en una población. Todos estos beneficios traen consigo múltiples problemas de seguridad y confiabilidad a la hora de evaluar el proceso de aprendizaje del estudiante, ya que las estrategias tradicionales de verificación de identidad, como la combinación de nombre de usuario y contraseña, no garantizan que el estudiante matriculado en el curso realmente realice el examen. Por lo tanto, es necesario diseñar un sistema con otro tipo de estrategia de verificación para diferenciar un usuario válido de un impostor. Este estudio propone un nuevo método de verificación, basado en el cálculo de distancias entre los modelos de mezclas gaussianas creados con diferentes tareas de escritura. El enfoque propuesto es evaluado en dos modalidades diferentes llamadas verificación intrusiva y verificación no intrusiva. El modo intrusivo proporciona una tasa de falsos positivos de 16 %, mientras el modo no intrusivo provee una tasa de falsos positivos de 12 %. Además, la estrategia propuesta para verificación no intrusiva es comparada con un trabajo previamente reportado en la literatura y los resultados muestran que nuestro enfoque reduce la tasa de error en aproximadamente un 24.3 %. La estrategia implementada no necesita hardware adicional, solo es requerido el teclado del computador para realizar la verificación, lo que hace que el sistema sea atractivo y flexible para ser usado en plataformas de educación virtual.