Performance and security evaluation of behavioral biometric systems - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2023

Performance and security evaluation of behavioral biometric systems

Évaluation des performances et de la sécurité des systèmes biométriques comportementales

Résumé

Behavioral biometrics enhances IT security and improves user experience by analyzing interactions. This Ph.D. thesis proposes a generic method based on the analysis of behavioral time series. It explores the use of traditional machine learning and deep learning techniques for user identification and authentication based on these behaviors.In addition, the research carried out examines the vulnerability of behavioral biometric systems to presentation attacks. To this end, we use TimeGAN to generate synthetic behavioral biometric data capable of fooling authentication systems. These synthetic data preserve temporal characteristics, making it difficult to distinguish them from authentic data. The results highlight TimeGAN's ability to generate behavioral patterns that could be used to test authentication systems, raising questions about the robustness of such systems against malicious attacks.
La biométrie comportementale est une approche prometteuse pour renforcer la sécurité des systèmes informatiques tout en améliorant l'expérience utilisateur grâce à l'analyse des interactions des utilisateurs. Cette thèse de doctorat propose une méthode générique basée sur l'analyse de séries temporelles comportementales. Elle explore l'utilisation de techniques d'apprentissage machine traditionnelles et d'apprentissage profond pour l'authentification des utilisateurs basée sur ces comportements.En outre, nous examinons la vulnérabilité des systèmes biométriques comportementales aux attaques par présentation. Nous utilisons le TimeGAN pour générer des données biométriques synthétiques préservant les caractéristiques temporelles, rendant difficile leur distinction des données authentiques. Les résultats obtenus soulignent la capacité du TimeGAN à générer des modèles comportementaux pour tester les systèmes d'authentification, remettant en question la robustesse de ces systèmes face aux attaques malveillantes.
Fichier principal
Vignette du fichier
sygal_fusion_48853-wandji_piugie-yris_brice_659fb3979f939.pdf (6.96 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04504693 , version 1 (14-03-2024)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04504693 , version 1

Citer

Yris Brice Wandji Piugie. Performance and security evaluation of behavioral biometric systems. Cryptography and Security [cs.CR]. Normandie Université, 2023. English. ⟨NNT : 2023NORMC274⟩. ⟨tel-04504693⟩
60 Consultations
2 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More