Dinâmica da digitação aplicada à autenticação periódica de usuários em ambientes virtuais de aprendizagem: um estudo de caso com o Moodle
A autenticação de usuários em Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs) geralmente exige uma senha para conexão. Tal método é incapaz de garantir a autenticidade de cada atividade do usuário após a autenticação. Para mitigar esse problema, Cruz et al. propôs um mecanismo de autenticação periódica de...
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| Tipo de documento: | artigo |
| Estado: | Versão publicada |
| Data de publicação: | 2021 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Instituto Militar de Engenharia (IME) |
| Repositório: | C&T (Rio de Janeiro. Online) |
| Idioma: | português |
| OAI Identifier: | oai:meiramattos.eceme.ensino.eb.br:article/8654 |
| Acesso em linha: | https://ebrevistas.eb.mil.br/CT/article/view/8654 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | Machine Learning User Recognition Keystroke Dynamics Virtual Learning Environments Moodle Aprendizado de Máquina Reconhecimento de Usuários Dinâmica da Digitação Ambiente Virtual de Aprendizagem |
| Resumo: | A autenticação de usuários em Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs) geralmente exige uma senha para conexão. Tal método é incapaz de garantir a autenticidade de cada atividade do usuário após a autenticação. Para mitigar esse problema, Cruz et al. propôs um mecanismo de autenticação periódica de usuários em AVAs [1]. Foram aplicadas técnicas de aprendizado de máquina para construir modelos de reconhecimento baseados na dinâmica da digitação dos usuários. Para demonstrar sua viabilidade em um cenário real, com um grande número de usuários, este trabalho conduziu um estudo de caso aplicado, usando o Moodle, a um grupo de 307 usuários, produzindo um total de 4.829 palavras avaliadas. Cerca de 89% dos modelos de reconhecimento atingiram pelo menos 80% de acurácia, indicando a eficácia do mecanismo na identificação de autorias suspeitas. |
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