Les métriques généralement utilisées pour déterminer la précision de la biométrie ne sont pas aussi fiables lorsqu’elles sont utilisées pour la biométrie comportementale, affirme le fondateur de Pointmount Inc., Justin Macorin dans une publication LinkedIn.
Taux d’approbation incorrect (FAR) ) et la précision et l’efficacité biométriques de l’échelon du taux de rejet incorrect (FRR), les nombres inférieurs montrant un système plus précis, explique Macorin. Pour les informations biométriques comportementales comme le clavier, la souris et la dynamique tactile, néanmoins, produire ces statistiques sans recommandation sur le temps et le volume d’informations mesurés ne révélera pas grand-chose sur la précision du système.
« Nous devons comprendre le temps et le scénario affecte les niveaux de précision », compose Macorin. « Par exemple, un utilisateur peut se lever pour prendre un café ou aller aux toilettes. Pendant ce temps, l’analyse comportementale est difficile à effectuer car aucune information n’est créée activement. »
Les caractéristiques du clavier reposent sur « la pression d’une touche « Les événements et la dynamique de la souris et du toucher dépendent également de l’activité de l’utilisateur. Étant donné que les individus peuvent taper d’une manière différente en fonction de situations telles que l’heure de la journée, même lorsque l’activité est effectuée pour générer des informations comportementales, la variation doit être éliminée de l’équation pour obtenir des résultats significatifs.
Macorin propose quelques astuces pour y parvenir avec chaque type d’informations comportementales. La variété des actions des utilisateurs mesurées, au lieu d’une période de temps, comme on le pense par exemple dans la biométrie vocale, est une meilleure base à partir de laquelle générer FAR et FRR.
Un rapport récent de Juniper Une étude de recherche incite les entreprises à adopter la biométrie comportementale pour parer à l’augmentation des escroqueries dans le commerce électronique.
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