[en] The great popularity of smartphones and the increase in their use in everyday applications has led to sensitive information being carried in them, such as our bank account details, passwords or emails. Motivated by the limited security of traditional systems (i.e. PIN codes, secret patterns), which can be easily broken, new methods using biometrics to authenticate users have been developed. One of these methods is active authentication, where the user is passively being authenticated in the background, based in his biometrics. This way, security in guaranteed beyond the entry point, ensuring that the person who uses the device is the same user who enrolled. Among the methods for active authentication, this work studies the users' normal interaction with touchscreens. Every person behaves diﬀerently when swiping their ﬁngers on a touchscreen. Giventhefrequencyinwhichtouchoperationsareperformed, characteristichabits, like the strength, rhythm or angle used result in discriminative patterns that can be used to authenticate users. In the present work, we explore two recognition approaches for authentication based on touchscreen interaction: discriminative based on Support Vector Machines, and statistical based on adapted Gaussian Mixture Models. Additionally, a system based on the fusion of the two previous systems is studied. The database used for the analysis consists of touch data from the most common operations, i.e., swipes made with one ﬁnger on the screen, collected from 190 subjects. An article in the literature is used as a reference, improving its results. Using blocks of ten strokes for authentication, Equal Error Rates between 8% and 22% are obtained for diﬀerent kind of touch operations. While the statistical approach obtains slightly worse performance than Support Vector Machines, it is capable of authenticating users who obtain bad performances with the other system because of large intra-user variability. That way, both systems complement each other when fusing them. The performance across diﬀerent kinds of touch operations shows that some gestures hold more user-speciﬁc information and are more discriminative than others (in particular, horizontal swipes appear to be more discriminative than verticalones). Theexperimentalresultsshowthattouchbiometricshaveenoughdiscriminability for person recognition and that they are a promising method for active authentication.

[es] La gran popularidad de los smarthphones y el incremento en su uso para aplicaciones diariamente ha provocado que lleven información sensible, como los detalles de nuestras cuentas bancarias, contraseñas o correos electrónicos. Motivados por las limitaciones en seguridad de los sistemas tradicionales (por ejemplo, códigos PIN, patrones secretos), que pueden romperse fácilmente, se han desarrollado nuevos métodos usando biometrías para autenticar a los usuarios. Uno de estos métodos es la autenticación continua, en la cual un usuario es autenticado de forma pasiva, haciendo uso de sus biometrías. De esta manera, se garantiza la seguridad más allá del punto de acceso, asegurando que la persona que usa el dispositivo es la misma que se inscribió. Entre estos métodos para autenticación continua, este trabajo se centra en el uso de la interacción habitual de los usuarios con la pantalla táctil. Cada persona se comporta de forma diferente al deslizar los dedos por la pantalla. Teniendo en cuenta la frecuencia con la cual se efectúan las distintas operaciones, hábitos característicos, como la fuerza, el ritmo o el ángulo usados dan como resultado patrones discriminativos que se pueden usar para autenticar a los usuarios. En el presente trabajo se exploran dos enfoques distintos para la autenticación basada en interacción con pantalla táctil: discriminativo basado en máquinas vector-soporte, y estadístico basado en mezclas de Gaussianas. Adicionalmente, se estudia un sistema basado en la fusión de los dos anteriores. La base de datos usada para el análisis se compone de datos táctiles de las operaciones más comunes, como por ejemplo los trazos hechos al deslizar un dedo por la pantalla, obtenidos de 190 sujetos. Se utiliza como referencia un artículo de la literatura, mejorando sus resultados. Usando bloques de diez trazos para la autenticación, se obtienen tasas de Equal Error Rate entre el 8% y el 22% para diferentes operaciones táctiles. Aunque el enfoque estadístico obtiene resultados ligeramente peores que las máquinas vector-soporte, es capaz de autenticar usuarios que tienen mal rendimiento en el otro sistema debido a la gran variabilidad intra-usuario. De esta forma, al fusionar los sistemas éstos se complementan entre sí. El rendimiento en distintas operaciones muestra que algunos gestos contienen más información del usuario y son más discriminativos que otros (en particular, los trazos horizontales son más discriminativos que los verticales). Los resultados experimentales muestran que las biometrías táctiles son lo suﬁcientemente discriminativas para reconocimiento de personas y que son un método prometedor para la autenciación activa.