Seleção de características aplicado ao keystroke dynamics em dispositivos móveis - LEITE, Urbanno Pereira de Siqueira (2018)
Nesse trabalho são desenvolvidos modelos de seleção de características para o keystroke dynamics em dispositivos móveis. Dois modelos são elaborados, um baseado em Algoritmo Genético (GA) e outro em PSO. Os seletores propostos são aplicados a uma base de dados pública do keystroke dynamics construída a partir de dispositivos móveis. Ambos os métodos de seleção são utilizados em conjunto com variados classificadores, são eles: Naive Bayes, Bayes Net, C4.5 (árvore de decisão), Random Forest, k-NN, Support Vector Machine (SVM) e Multilayer Perceptron (MLP). Os métodos de seleção de características aqui desenvolvidos são avaliados a partir das métricas de taxa de acuracidade, falso positivo (FAR), falso negativo (FRR) - todas essas medidas são obtidas a partir das classificações - e também por meio das taxas de redução de características. Os resultados obtidos a partir da execução de vários experimentos mostram que os modelos propostos foram capazes de agregar melhorias às medidas de desempenho - quando comparados aos resultados das classificações sem seleção -, além de alcançarem altos níveis de redução de características. Através de uma análise comparativa foi possível também verificar que os modelos desenvolvidos nesse trabalho possuem desempenhos compatíveis com outros seletores já disponíveis na literatura. Os métodos propostos também chamam atenção pela estabilidade do seu comportamento, de tal forma que os resultados por eles gerados possuem baixos índices de variabilidade. Nesse trabalho foi possível ainda se identificar as características mais selecionadas e também aquelas menos escolhidas pelos modelos, sendo mostrado que um atributo pode ser bastante selecionado para um determinado método de classificação, porém não ser tão escolhido para um outro classificador. Já analisando a frequência de seleção da características de acordo com o seu tipo, verificou-se que as duas características mais selecionadas pelos métodos de seleção propostos são atributos inerentes aos dispositivos móveis.