| Attributes | Values |
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| type
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| Thesis advisor
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| Praeses
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| Author
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| alternative label
| - Biométrie douce pour la dynamique de frappe au clavier
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| dc:subject
| - Thèses et écrits académiques
- Systèmes informatiques -- Mesures de sûreté
- Biométrie
- Reconnaissance des formes (informatique)
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| preferred label
| - Soft biometrics for keystroke dynamics
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| Language
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| Subject
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| dc:title
| - Soft biometrics for keystroke dynamics
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| Degree granting institution
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| Opponent
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| note
| - Aujourd'hui, il existe de multiples usages des systèmes biométriques à de nombreuses fins telles que le contrôle d'accès physique, le contrôle de présence, le paiement électronique et autres. Cette thèse de doctorat porte sur l'authentification biométrique et nous proposons d'utiliser la dynamique de frappe au clavier afin d'éviter les problèmes d'authentification par mot de passe. La dynamique de frappe au clavier mesure les rythmes qui se dégagent lorsqu'on tape sur un clavier d'ordinateur. En ce sens, c'est une modalité biométrique comportementale, de même que la dynamique de signature, la démarche ou la voix. Parmi les avantages de la dynamique de frappe au clavier par rapport à d'autres modalités, nous pouvons mentionner son faible coût et sa facilité d'usage : en effet, aucun capteur ni dispositif supplémentaire n'est nécessaire et les utilisateurs sont habitués à taper un mot de passe. En contrepartie, la dynamique de frappe présente de plus faibles performances que les autres modalités biométriques comme les empreintes digitales, le visage, l'iris. Cela peut s'expliquer par une variabilité intra-classe élevée. Une façon de gérer cette variabilité est de prendre en compte des informations supplémentaires dans le processus de décision. Cela peut être fait de différentes manières : (i) en combinant la dynamique de frappe au clavier avec une autre modalité biométrique (multibiométrie); (ii) en optimisant l'étape d'enrôlement (une donnée biométrique est exploitée pour la génération de la référence seulement si le niveau de qualité est suffisant); ou (iii) avec une solution nouvelle et prometteuse: la biométrie douce (profilage de l'utilisateur). Nous abordons dans cette thèse ces deux derniers aspects. Nous proposons plusieurs contributions afin d'améliorer les performances des systèmes de dynamique de frappe au clavier. Tout d'abord, nous avons créé notre propre jeu de données, qui est une nouvelle base de données biométrique appelée 'GREYC-NISLAB Keystroke'. Nous avons collecté les données de 110 utilisateurs en France et en Norvège. Cette nouvelle base est publique et contient des informations de profilage des utilisateurs: la façon de taper (une main ou deux mains), le genre, l'âge et la latéralité manuelle (droiter ou gaucher). Nous avons effectué diverses études afin de déterminer le taux de reconnaissance des critères de biométrie douce : (i) la façon de taper (une main ou deux mains); (ii) le genre (masculin ou féminin); (iii) la classe d'âge (moins de 30 ans ou plus de 30 ans); et (iv) la latéralité manuelle (droitier ou gaucher) des utilisateurs en fonction de leur façon de taper au clavier. Nous montrons qu'il est possible de reconnaître le profil de l'utilisateur en fonction de ces critères. Par la suite, nous proposons une fusion de différentes acquisitions de la dynamique de frappe afin d'accroître les performances du système. Enfin, en combinant les processus d'authentification avec les profils de biométrie douce, nous présentons une amélioration de l'authentification. Les résultats de nos expériences montrent les avantages des méthodes proposées.
- At present, there are a number of usages of biometric systems for many specific purposes such as physical access control, attendance monitoring, electronic payment (e-payment) and others. This PhD thesis focuses on biometric authentication and we propose to use keystroke dynamics in order to avoid password-based authentication problems. Keystroke dynamics measures the rhythm a person exhibits while typing on a keyboard. In this sense, keystroke dynamics is a behavioral biometric modality, as well as signature dynamics, gait and voice. Among the advantages of keystroke dynamics in comparison to other modalities, we can mention that it is a low cost and usable modality: indeed, no extra sensor or device is required and users often type a password. The counterpart to these advantages is the worse performance compared to morphological biometric modalities such as fingerprint, face or iris. The rather worse performances of keystroke dynamics can be explained by the high intra-class variability of the users' behaviour. One way to handle this variability is to take into account additional information in the decision process. This can be done with: (i) multibiometrics (by combining keystroke and another modality); (ii) optimising the enrolment step (a template is stored as reference only if its quality level is sufficient); or (iii) with a new and promising solution: soft biometrics (profiling the user). We address in this PhD thesis these two last aspects. We propose several contributions in order to enhance the performance of keystroke dynamics systems. First, we created a benchmark dataset called 'GREYC-NISLAB Keystroke' with biometric data collection from 110 users in France and Norway. This new benchmark database is available to the international scientific community and contains some profiling information on users: the way of typing (one hand or two hands), gender, age and handedness. We then perform various studies in order to determine the recognition accuracy of soft biometric traits given keystroke dynamics features: (i) the way of typing (one hand or two hands); (ii) gender (male or female); (iii) age class (below 30 or 30 and above); and (iv) handedness (right-handed or left-handed). Subsequently, we study the biometric fusion with keystroke dynamics in order to increase the soft biometrics recognition performance. Finally, by combining the authentication process with soft criteria, we present an improvement of user verification. The results of our experiments show the benefits of the proposed methods.
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