التفاصيل البيبلوغرافية
| العنوان: |
Autenticación de usuario basada en interacción táctil sobre smartphones con redes neuronales profundas |
| المؤلفون: |
Martínez Guérin, Víctor |
| المساهمون: |
Fiérrez Aguilar, Julián, UAM. Departamento de Tecnología Electrónica y de las Comunicaciones |
| سنة النشر: |
2022 |
| المجموعة: |
Universidad Autónoma de Madrid (UAM): Biblos-e Archivo |
| مصطلحات موضوعية: |
Aprendizaje profundo, LSTM, Biometría, Telecomunicaciones |
| الوصف: |
Trabajo Fin de Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación ; Este trabajo de fin de grado pretende estudiar en qué medida pueden servir los avances recientes en redes neuronales profundas en autenticación activa. Específicamente se hace uso de redes LSTM con el objetivo de autenticar usuarios en base a datos de interacción táctil obtenida del uso habitual y no restringido de smartphones. Concretamente se desarrolla una red neuronal siamesa que aprende de la base de datos para uso no comercial llamada UMDAA-2 (University of Maryland Active Authentication Dataset 02) de la Universidad de Maryland. Esta red será testada de dos formas, una en la que la red es entrenada con información de todos los usuarios de la base de datos, y otra en la que algunos usuarios son desconocidos, siendo este ultimo un escenario más realista y exigente. Los resultados obtenidos indican que la red tiene un cierto grado de éxito y sugieren que se deben de seguir profundizando en este tipo de técnicas frente a enfoques más tradicionales. |
| نوع الوثيقة: |
bachelor thesis |
| وصف الملف: |
application/pdf |
| اللغة: |
Spanish; Castilian |
| العلاقة: |
http://hdl.handle.net/10486/700202Test |
| الإتاحة: |
http://hdl.handle.net/10486/700202Test |
| حقوق: |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0Test/ ; Reconocimiento – NoComercial – SinObraDerivada ; openAccess |
| رقم الانضمام: |
edsbas.F1F65A0B |
| قاعدة البيانات: |
BASE |
