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Ghostbusting 101. Analítica de tipeado para detección de robo de identidades.

Protagonistas: Rubén González, Mariano Matelo
Año: 2022
País: Argentina
Género: Terror
Track: Security
Idioma: Español

En la actualidad, los casos de suplantación de identidad en el ambiente digital son cada vez mayores donde podemos encontrar situaciones de personas dicen ser alguien que realmente no son (por ejemplo: entrevistas laborales, robos de cuentas de redes sociales, exámenes, etc.) y se comienza a ver la la necesidad de herramientas que nos permitan detectar y evitar estas situaciones. Nuestra propuesta consiste en utilizar datos de patrones de tipeados como por ejemplo el tiempo de presión de la tecla y la posición de esta en la evolución temporal del texto a escribir para la construcción de una huella digital del usuario. Mediante el uso de estadísticos agregados y conceptos básicos de NLP, encontramos que existen descriptores que permiten identificar al usuario (y consecuentemente una posible suplantación de identidad) con un grado de precisión similar al de una huella digital real.

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