Come sgamare chi mente analizzando il movimento del mouse

I ricercatori dell’Università di Padova hanno sviluppato un sistema di riconoscimento dell’identità degli utenti tramite l’analisi dei movimenti del mouse che potrebbe rendere più difficile il lavoro degli hacker. Guerra ai ladri di identità. Chi mente online potrebbe essere presto smascherato da un sistema che riconosce i movimenti del mouse sullo schermo nel momento di rispondere a domande inaspettate. Frutto del lavoro di un team di ricercatori del Dipartimento di Psicologia generale dell’Università di Padova, l’algoritmo di machine learning ha saputo riconoscere i bugiardi in oltre il 90% dei casi. Nell’articolo, pubblicato sulla rivista scientifica Plos One, gli autori dello studio hanno spiegato come per sviluppare il sistema di riconoscimento abbiano coinvolto 40 persone a cui hanno chiesto di rispondere ad alcune domande sui propri dati personali per mezzo di un computer. A metà dei partecipanti è stato chiesto di rispondere sinceramente, mentre l’altra metà ha memorizzato i dettagli di identità false e ha risposto al questionario sulla base di questa traccia. Il questionario, pensato dai ricercatori perché gli intervistati rispondessero semplicemente “sì” o “no”, era organizzato in più sezioni: una prima serie di domande classiche – quelle che i ladri di identità più facilmente riescono a reperire e a utilizzare (per esempio “Vivi a Padova?” oppure “Sei italiano?”) a cui seguiva una serie di domande più spinose. Almeno per chi fingeva di essere qualcun altro. La seconda serie di quesiti, infatti, era studiata in modo tale che le risposte fossero semplici e immediate per i partecipanti a cui era stato chiesto di rispondere sinceramente, ma più complicate per i bugiardi. Facciamo un esempio: indicare se il proprio segno zodiacale è toro oppure no è abbastanza banale per una persona che è chi dice di essere, ma per un ladro di identità è una domanda inaspettata, che richiede un certo grado di elaborazione. I tracciati dei movimenti del mouse, delle tempistiche di risposta e il registro di eventuali errori hanno messo in luce differenze tipiche tra chi diceva la verità e chi no: chi è sincero, sostengono i ricercatori nell’articolo, produce una traiettoria lineare verso la risposta corretta, senza esitazioni; i bugiardi invece tendono di primo acchito ad andare verso quella che sarebbe la verità su se stessi – ma che deve rimanere celata – per poi spostarsi verso la risposta coerente con l’identità falsa che hanno assunto. “Abbiamo dimostrato come l’analisi cinematica dei movimenti del mouse sia un indicatore attendibile dei processi mentali sottostanti alla produzione di una risposta falsa quando il soggetto risponde a domande circa la sua identità” spiega Giuseppe Sartori, responsabile del progetto. “Quando un individuo mente, la traiettoria risulta essere meno lineare, più erratica e con correzioni ripetute lungo il tragitto. La menzogna, in breve, produce un movimento atipico del mouse, ben identificabile, che permette di classificare il soggetto come sincero o mentitore con oltre il 90% di accuratezza”. Gli autori del lavoro dunque hanno potuto sviluppare un algoritmo di machine learning e di addestrarlo in modo tale che fosse in grado di riconoscere un ladro di identità. Non solo, a differenza dei metodi tradizionali faccia-a-faccia basati sui poligrafi e sulla conduttanza della pelle,“la nuova metodologia”, commenta Sartori, “può trovare larga applicazione in quanto funziona su qualunque computer dotato di mouse. Può essere usata anche per la somministrazione di prove a distanza, cioè dall’Italia si possono esaminare soggetti che si trovano ancora in altri Paesi, come test di screening in tutte le situazioni in cui non vi è possibilità di trovare conferma oggettiva circa identità sospette”. “La macchina della verità sul web è secondo noi il settore del futuro in questo campo” aggiunge Sartori, che rivela a Wired che sono in corso di valutazione per una prossima pubblicazione progetti di sviluppo della tecnologia. “Il nostro progetto va avanti. In particolare abbiamo lavorato sulla variante keyboard dynamics, cioè abbiamo analizzato le dinamiche con cui un utente scrive con la tastiera del computer. Ognuno di noi ha un modo personale di scrivere, ma i tempi di digitazione, per esempio, cambiano in relazione al fatto che io scriva la verità oppure una menzogna”.

di Maura Magistroni – https://www.wired.it/scienza/lab/2017/06/13/macchina-verita-web-mouse-padova/

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