Des tests en conditions réelles effectués au Royaume-Uni ont montré qu’un capteur de reconnaissance de la démarche pouvait être un moyen viable de protéger les smartphones et autres appareils mobiles contre la cybercriminalité.
Une étude menée par l’université de Plymouth a évalué l’efficacité des algorithmes de machine learning sur la démarche. Une technique qui pourrait constituer un meilleur mécanisme de sécurité pour les téléphones mobiles.
Les auteurs de l’étude ont demandé à des utilisateurs de smartphones de vaquer à leurs occupations quotidiennes. Ils devaient toutefois porter capteurs de mouvement intégrés à leurs appareils mobiles pour capturer des données sur leurs habitudes de déplacement.
Les résultats ont montré que le système avait en moyenne une précision d’environ 85 % dans la reconnaissance de la démarche d’une personne. Ce chiffre atteignant presque 90 % en cas de marche normale et de marche rapide.
Il existe aujourd’hui des mécanismes d’authentification tels que les mots de passe, les codes PIN et la biométrie. Toutefois, des études ont montré que le niveau de sécurité et la facilité d’utilisation de ces approches varient considérablement. Les chercheurs affirment que l’étude illustre que la reconnaissance de la démarche pourrait être une technique viable. Une technique à utiliser notamment pour protéger les personnes et leurs données contre des crimes potentiels.
Les universitaires du Centre de recherche sur la cybersécurité, les communications et les réseaux de Plymouth se sont concentrés sur le sujet. Ils ont ainsi développé une série de mécanismes d’authentification innovants. Le but étant de fournir des solutions plus sûres et plus faciles à utiliser.
Cette étude s’appuie sur ces travaux antérieurs en évaluant un système multi-algorithmique de reconnaissance de la démarche. Il s’agit d’ailleurs de la première à l’appliquer à des données réelles.
Un capteur de reconnaissance de la démarche sur un étui de ceinture
Pour cette recherche, 44 participants âgés de 18 à 56 ans ont été invités à porter sur eux un smartphone disponible dans le monde entier pendant sept à dix jours. Ils ont été invités à placer le smartphone dans un étui de ceinture. L’objectif est d’enregistrer les données captées par le gyroscope et l’accéléromètre de l’appareil au cours de différentes activités physiques.
Chaque participant a généré une moyenne de 4 000 échantillons d’activités au cours du test. Des échantillons répartis entre des enregistrements de marche normale et rapide, ainsi que de montée et de descente d’escaliers. Il en est ressorti un taux d’erreur potentiel de 11,38 % et 11,32 % pour la marche normale et rapide respectivement. Ce chiffre passant à 24,52 % et 27,33 % lorsque les participants descendaient et montaient des escaliers respectivement.
Selon les chercheurs, cela souligne la nécessité d’améliorer la capacité à différencier automatiquement un ensemble plus large d’activités de marche. Ainsi, une approche multi-algorithmique de l’identification pourra cibler des caractéristiques de marche spécifiques.
« Avec le développement des smartphones, les contrôles de sécurité ont dû progresser de manière significative. Cela a conduit à une augmentation significative de l’authentification des utilisateurs, qui doivent à plusieurs reprises authentifier à la fois leurs appareils et les nombreuses applications qu’ils contiennent. L’authentification de la démarche est apparue comme un moyen non intrusif de capturer un niveau nécessaire d’informations personnelles. Toutefois, jusqu’à présent tous les tests ont eu lieu dans un environnement contrôlé », a déclaré Nathan Clarke, professeur de cybersécurité et de criminalistique numérique à l’Université de Plymouth.
« La reconnaissance de la démarche ne sera pas à elle seule la réponse à une authentification pratique et utilisable. Elle pourrait toutefois constituer un outil d’une importance cruciale dans l’arsenal cybernétique. Un arsenal qui pourrait contribuer à créer une conscience plus forte de l’identité d’un utilisateur. »
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