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Llegan las contraseñas que miden la presión de los dedos en la pantalla del móvil

Entidades bancarias nórdicas comienzan a utilizar un sistema en sus aplicaciones móviles que permite detectar a un usuario falso aunque conozca el número de acceso

Llegan las contraseñas que miden la presión de los dedos en la pantalla del móvil

ABC TECNOLOGÍA

Entidades bancarias de las regiones nórdicas han comenzado a utilizar una tecnología en materia de seguridad para sus aplicaciones móviles que permite realizar un seguimiento de la presión de los dedos y comportamiento de los usuarios en el momento en el que introducen su número de contraseña para acceder a su cuenta bancaria.

De esta manera, incluso si un amigo del cliente del banco conoce el número pin no será posible acceder a la aplicación al no coincidir con los matices, el ritmo y la presión de las teclas del abonado. Según ha desvelado «Forbes» , el comportamiento será una de las claves de este tipo de contraseñas desarrollado por la «startup» sueca Behaviosec , empresa especializada en sensores biométricos.

La empresa, que se dio a conocer en 2013 con su solución, incluye una combinación de formas en que el usuario interactúa con el dispositivo, como la fuerza con la que golpee una llave, el ángulo que se utiliza para deslizar una pantalla táctil, o su velocidad de escritura. La compañía se fundó en 2011 por los estudiantes de ingeniería informática Peder Nordström y Olov Renberg en la Universidad Técnica de Lulea (Suecia) y cuenta con los principales bancos nacionales de Suecia y Samsung entre sus clientes.

Los responsables de esta nueva tecnología aseguran que se trata de un sistema seguro estimado en un 99.7% de precisión en las pruebas realizadas por los clientes. La compañía defiende su producto al considerar que los «hackers» pueden poner a millones de cuentas de usuario en riesgo, pero es mucho más difícil falsificar el comportamiento de alguien de forma remota, sobre todo, en los teléfonos inteligentes. De hecho, reconocen, en las pruebas realizadas, el algoritmo desarrollado puede detectar a un usuario falso entre 20 y 60 segundos.

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