Itongadol.- Investigadores de la Universidad Ben-Gurion de Negev y la Universidad de Tel Aviv desarrollaron un nuevo sistema que utiliza dispositivos y software de smartwatch para verificar las firmas manuscritas y detectar incluso las falsificaciones más hábiles.
El fraude financiero es una preocupación global según los últimos informes que muestran que los estadounidenses actualmente pierden $ 50 mil millones al año en prácticas fraudulentas, mientras que seis millones de británicos fueron víctimas de fraude financiero el año pasado. Las tecnologías de verificación de firmas son por lo tanto extremadamente importantes en finanzas online y en comercio electrónico.
Los investigadores de la Universidad Ben-Gurion del Negev (BGU) y la Universidad de Tel Aviv (TAU), han desarrollado un software que utiliza datos de movimiento recogidos de los movimientos de la muñeca de una persona para identificar al escritor durante el proceso de firma. Utilizando sensores de acelerómetro y giroscopio, los investigadores dicen que este sistema puede detectar cambios en el movimiento de rotación y orientación, y entrena un algoritmo de aprendizaje de máquina para distinguir entre firmas genuinas y falsificadas.
"Basamos nuestra hipótesis en la suposición de que la gente adopta un patrón de firma específico que es único y muy difícil de imitar para otros, y que esta singularidad puede ser capturada adecuadamente usando los sensores de movimiento de un dispositivo de mano", contó Ben Nassi, estudiante graduado del Departamento de Ingeniería de Software y Sistemas de Información de BGU.
La mayoría de las tecnologías de verificación de firma online ya disponibles dependen de dispositivos digitales dedicados -como tabletas o bolígrafos inteligentes- para capturar, analizar y verificar firmas. El nuevo sistema israelí es innovador porque utiliza sensores de movimiento que se encuentran en prendas fácilmente disponibles.
"El uso de un dispositivo de muñeca o un dispositivo de rastreo físico proporciona datos más completos que otros dispositivos portátiles, ya que mide los gestos del brazo de un usuario, la mano y todos los dedos en lugar de un solo dedo o el antebrazo", detalló Nassi.
Investigaciones de mercado recientes muestran que una de cada seis personas ya lleva un smartwatch y se espera que el mercado alcance los 373 millones de dispositivos para 2020.
"Los resultados de las pruebas de falsificación aleatorias y calificadas fueron alentadores y confirmaron que nuestro sistema es capaz de distinguir con éxito entre firmas genuinas y falsificadas con un alto grado de precisión", aseguró Nassi.
El equipo de investigación también contó con la participación del profesor Yuval Elovici, director del Centro de Investigación de Seguridad Cibernética de BGU, el profesor Erez Shmueli del Departamento de Ingeniería Industrial de TAU y Alona Levy, estudiante graduada en el departamento de Shmueli.
Los investigadores han presentado una patente para el sistema inicial, que permite a un smartwatch genérico para convertirse en un verificador de firma. "Hemos combinado los beneficios de los métodos de verificación fuera de línea y en línea", dijo Shmueli.
"Al igual que los métodos fuera de línea, nuestro enfoque no requiere un dispositivo ad hoc designado para capturar una firma. Puede usar prácticamente cualquier dispositivo usado para escribir y recolectar la firma en un documento en papel, como un contrato, un recibo u otro documento no digitalizado. Entonces, nuestro sistema funciona como un sistema de verificación online para capturar de manera exhaustiva la dinámica del proceso de firma y confirmar la autenticidad", detalló el profesor.
Los investigadores ahora planean ampliar su estudio para incluir la experimentación a gran escala e investigarán los beneficios de recopilar datos de un dispositivo de reloj inteligente y un digitalizador de escritura, como una tablet, para ver si la combinación de información de ambas fuentes mejora la precisión. También estudiarán el impacto de los datos extraídos de sensores adicionales, como los que se usan en las máquinas detectoras de mentiras para medir la variabilidad de la frecuencia cardiaca.