Biometrias para autenticação e deteção de variações de stress: caso de estudo com população infantil

Abstract

Atualmente o acesso à Internet sem fios através de Wi-Fi e 4G-LTE faz parte do quotidiano da sociedade. Esta tendência possibilitou o aparecimento de mais aplicações e a crescente utilização de dispositivos móveis. A evolução das redes de informação e comunicação ubíquas já é uma realidade, aumentando assim a necessidade de criação de sistemas com melhores garantias de segurança, nomeadamente, através da construção de métodos de autenticação mais robustos que possam ser aplicados de forma contínua. Os recentes avanços no desenvolvimento de redes de sensores sem fios têm vindo a permitir o aperfeiçoamento dos sensores, tornando-os cada vez mais pequenos, com menor consumo de energia e custo, potencializando a sua utilização nas mais diversas áreas de investigação. A recolha de dados biométricos utilizando redes de sensores sem fios surge então como uma das tecnologias mais promissoras para a realização de uma autenticação não repudiável capaz de oferecer melhores condições de privacidade. Esta dissertação apresenta um modelo de deteção de stress para crianças baseado na recolha e análise em tempo real de sinais fisiológicos monitorizados por sensores não invasivos e não intrusivos. A certificação de um estado de stress é realizada tendo em conta a validação de um determinado número de reações biométricas a situações específicas. Os dados biométricos recolhidos serão utilizados para a criação de um método capaz de garantir a autenticação do utilizador. Para validar este modelo, uma experiência foi realizada, demonstrando que é possível inferir que a criança se encontra numa situação de stress monitorizando alguns sinais fisiológicos específicos.

Today's access to Wi-Fi and 4G-LTE wireless Internet is making part of society's life. This trend has enabled the emergence of more applications and increased the use of mobile devices. The evolution of ubiquitous information and communication networks is already evident, which leads to the raise of the need to create systems with better guarantees of safety, in particular, by building more robust authentication methods that can be applied continuously. Recent advances in the development of wireless sensor networks have been allowing the improvement of sensors, turning them into smaller devices with lower power consumption and lower cost, increasing their use in several areas of research. Biometric data collection using wireless sensor networks emerged as one of the most promising technologies for creating a non deplorable authentication able to offer better privacy conditions. This dissertation presents a stress detection model based on real time collection and analysis of physiological signals monitored by non-invasive and non-intrusive sensors. The assumption of a state of stress is made taking into account the validation of a certain number of biometric reactions to some specific situations. The biometric data collected will also be used to create a method capable of guaranteing user's authentication. To validate this model, an experiment was set, demonstrating that it is possible to infer stressful situations by monitoring some specific physiological signals.